Компания МТС Банк ищет Android-разработчика в команду Мобильной Платформы. Задача команды — развивать Tech Governance и Developer Experience в мобильной разработке, поддерживать высокое качество приложения, убирать рутину из delivery-процессов и создавать инструменты для ускорения поставки ценности клиентам.
Технологии и стек:
Язык: Kotlin
UI: Jetpack Compose, View (Legacy)
Архитектура: Clean Architecture, SOLID, паттерны MVI/MVVM
Асинхронность: Kotlin Coroutines/Flow, RxJava (Legacy)
DI: Dagger 2
Требования:
— коммерческий опыт разработки под Android от 2-х лет
— уверенное владение Kotlin, знание Java Core
— практический опыт разработки UI с Jetpack Compose
— опыт работы с Kotlin Coroutines/Flow
— опыт работы с Dagger 2
— понимание Clean Architecture, SOLID
— понимание паттернов MVI и MVVM
— умение писать Unit-тесты
Будет плюсом:
— опыт разработки, публикации и поддержки Android SDK
— опыт работы с многомодульной структурой проекта
— опыт работы с CI/CD (GitLab CI или др.)
— опыт работы с Kotlin Multiplatform, Jetpack Compose Multiplatform
Обязанности:
— работать над качеством приложения, улучшать Crash-free, ANR-free, отзывчивость UI
— поддерживать и разрабатывать инструменты платформы для продуктовых команд: фича-флаги, a/b тесты и т.д.
— анализировать проблемы разработки и внедрять новые Quality Gates
— внедрять новые технологии: Jetpack Compose Multiplatform, ИИ-агентов
Требования:
— опыт в управлении проектами: успешный опыт управления внедрением AI, ML-моделей или цифровых решений, владение методологиями управления (Agile/Waterfall), инструментами планирования (Jira, Confluence)
— экспертиза в AI: понимание принципов работы больших языковых моделей (LLM), архитектур RAG и многоагентных систем, опыт внедрения чат-ботов и голосовых ассистентов в реальную эксплуатацию
— техническая грамотность: навык понимания стека технологий (Python, фреймворки для агентов, системы оркестрации, векторные базы данных) для эффективного взаимодействия с командой разработки
— опыт тестирования: знание процессов оценки качества (evals), настройки мониторинга деградации моделей и проведения экспериментов для валидации решений
— регуляторика и комплаенс: знание требований регуляторов РФ к автоматизированной обработке данных и информационная безопасность
— компетенции управления: навык работы с кросс-функциональными командами, четкая постановка задач, контроль сроков и проведение проверок кода (Code Review) в части AI-решений
Задачи:
— управлять полным жизненным циклом проекта: планирование, инициация и контроль всех этапов внедрения AI-решений: от формирования целей и оценки ресурсов до сдачи результата и закрытия проекта, управление сроками и бюджетом инициативы
— координировать кросс-функциональную работу: организация взаимодействия между разработчиками, аналитиками, риск-менеджментом и подрядчиками
— управлять качеством и рисками: внедрение процессов контроля качества ответов ИИ (включая выявление ошибок), настройка мониторинга работоспособности моделей в промышленной среде
— обеспечивать соответствие требованиям: контроль выполнения регуляторных норм РФ (в т.ч. 152-ФЗ) и внутренних политик информационной безопасности на всех этапах внедрения автоматизированных систем
— управлять изменениями и обучением: разработка планов перехода на новые технологии, обучение операторов и аналитиков работе с системами, интеграция процессов с участием человека (Human-in-the-loop) для сложных сценариев
— анализировать эффективность: организация и анализ результатов экспериментов (A/B-тестов), сравнение эффективности ручных и автоматизированных сценариев, принятие решений о масштабировании успешных практик
Команда строит платформу для быстрого создания AI-агентов и целых агентских систем — отдельный инфраструктурный слой для AI-разработки.
Ozon Tech собирает новую команду под эту задачу.
Ищут Senior-разработчиков.
Стек — любой, Go в приоритете, но знать его заранее необязательно: интервью можно проходить на привычном языке.
После выхода будет возможность освоить Go уже в команде — помогут с адаптацией и погружением в стек.
senior
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Развитие направления A/B-тестирования: поддержка полного цикла экспериментов от постановки гипотезы до интерпретации результатов в рамках взаимодействия с бизнес-заказчиками.
— Проектирование и развитие внутренней платформы для A/B-тестов как в онлайн, так и оффлайн каналах: хранение метаданных, расчет метрик, логика сегментации, аналитические витрины и инструменты принятия решений.
— Разработка и поддержка data pipelines для сбора, обработки, валидации и мониторинга данных по экспериментам.
— Формирование единого слоя продуктовых и бизнес-метрик, а также правил интерпретации результатов тестов.
— Автоматизация рутинных аналитических задач с помощью LLM и ИИ-агентов: генерация SQL, подготовка отчетов, первичный разбор результатов, контроль качества данных.
— Разработка self-service инструментов для продуктовых и аналитических команд, позволяющих быстрее запускать и разбирать эксперименты.
— Взаимодействие с продуктом, разработкой и аналитиками для внедрения культуры принятия решений на основе экспериментов.
— Подготовка документации, стандартов и best practices по experimentation-направлению.
Требования:
— Опыт работы от 3+ лет, успешные кейсы по запуску и проведению A/B тестов.
— Уверенное владение Python и SQL.
— Практический опыт в продуктовой аналитике, data engineering или разработке внутренних аналитических решений.
— Опыт проведения и анализа A/B-тестов: дизайн эксперимента, выбор метрик, проверка корректности результатов, интерпретация выводов.
— Понимание принципов построения витрин данных, ETL/ELT-процессов, контроля качества данных и мониторинга пайплайнов.
— Умение переводить бизнес- и продуктовые задачи в формализованные аналитические и технические решения.
— Опыт разработки решений, которыми пользуются внутренние команды: аналитики, product managers, разработчики.
— Интерес к автоматизации аналитики и применению LLM/AI-подходов в рабочих процессах. Будет здорово, если имеются навыки построения устойчивых агентских циклов, управления контекстом моделей и памятью.
Условия:
— Официальное трудоустройство в собственную аккредитованную ИТ компанию со всеми преимуществами.
— Возможность самореализации в амбициозных проектах цифровой трансформации компании-лидера в своей отрасли.
— Достойный уровень оплаты, годовой бонус.
— Конкурентоспособный социальный пакет (ДМС, включая компенсацию 80% для детей, частичная компенсация фитнеса).
— Гибридный формат работы.
Задачи:
— Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в том числе "охлаждение" нереалистичных требований)
— Трекинг реализации функциональных требований
— Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop)
— Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений)
— Описание процессов as-is / to-be
— Формализация политик ограничений и требований информационной безопасности
— Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных
— Организация и проведение приёмо-сдаточных испытаний (ПСИ), подготовка ПМИ, составление протокола приемки
— Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование»)
— Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence)
Требования:
— Опыт работы системным аналитиком от 4 лет, в том числе на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков
— Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки
— Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура
— Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема
— Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата
— Навыки управления ожиданиями заказчика
— Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ
Будет плюсом:
— Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-агентами, RAG-системами и т.д.
— Опыт реализации собственных ИИ-агентов
— Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge
— Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований)
— Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора
— Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации
Задачи:
— полный цикл создания AI-решений: от сбора требований и формирования концепции до запуска;
— проектирование логики: разработка алгоритмов, последовательностей действий и промптов для ИИ-агентов;
— разработка: самостоятельная сборка и настройка агентов на внутренней платформе компании;
— постановка задач: описание технических требований для доработки платформы разработчиками.
Требования:
— аналитическое мышление: способность структурировать несистематизированную информацию, выявлять причинно-следственные связи и декомпозировать сложные бизнес-процессы до уровня простых алгоритмов;
— базовые знания в области работы с данными: понимание принципов хранения данных и механизмов их передачи между информационными системами;
— внимание к деталям: высокая степень ответственности при работе с требованиями, скрупулезность, стремление к детальному изучению сути проблемы (root cause analysis);
— интеллектуальное любопытство: высокая мотивация к решению сложных, нестандартных задач и поиску оптимальных архитектурных решений.
Будет плюсом:
— навыки SQL: умение писать базовые запросы к БД (Postgres);
— технический кругозор;
— интерес к AI: желание изучать принципы работы LLM и проектировать интеллектуальных агентов;
— быстрая обучаемость: готовность оперативно осваивать новое ПО и внутренние платформы компании.
Условия:
— неполный рабочий день;
— можно удалённо;
— на стажировку рассматриваются студенты из любых ВУЗов, любой формы обучения, включая заочную, включая магистратуру.
Задачи:
— Разработка и внедрение автономных ИИ-агентов и генеративных моделей (LLM, мультимодальные системы) для ускорения проектирования, разработки и развертывания ERP-систем, а также создания интеллектуальных интерфейсов автоматизации — от генерации кода до обработки естественно-языковых запросов пользователей.
— Создание ИИ-сервисов и автономных агентов для автоматизации бизнес-процессов.
— Обучение и тонкая настройка LLM (Large Language Models) и других ML-моделей под задачи компании.
— Анализ данных, разработка алгоритмов для прогнозирования, оптимизации и принятия решений.
— Интеграция ИИ-решений в существующие продукты компании.
— Участие в научно-исследовательских проектах, публикация результатов (при желании).
Требования:
— Опыт в работы в IT от 5-ти лет.
— Опыт работы в области Machine Learning, Deep Learning или Data Science от 3-ех лет.
— Знание Python и ряда библиотек для ML/DL таких как TensorFlow, Pandas, PyTorch, scikit-learn и др.
— Опыт работы с NLP, LLM (GPT, Llama, Mistral и т. д.), RAG, автономными агентами.
— Понимание принципов работы ERP-систем (желательно).
— Умение работать с большими данными (SQL, NoSQL).
— Знание методов обучения с подкреплением (RL) — будет плюсом.
— Английский язык (уровень для чтения технической документации).
Условия:
— Официальное оформление и стабильный доход по ТК РФ.
— Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании.
— Программа ДМС с первых дней.
— Работа в офисе с гибким началом рабочего дня.
— Московский офис в шаговой доступности от м. Динамо, оборудованный всем необходимым для комфортной работы и отдыха.
Задачи:
• искать и реализовывать гипотезы роста на стыке продукта и маркетинга;
• улучшать onboarding, paywall, conversion-механики и продуктовые воронки;
• тестировать GTM гипотезы: новые гео, лендинги, каналы и модели привлечения;
• запускать продуктовые механики, влияющие на acquisition, retention и revenue;
• самостоятельно работать с аналитикой и оценивать влияние решений на P&L;
• вести задачи от гипотезы до релиза и оценки результата;
• решать операционные и интеграционные задачи, если они критичны для роста продукта;
Требования:
• опыт на уровне Middle+, Senior, Lead в Product/Growth/Product Marketing или смежных ролях;
• хорошее понимание воронок, acquisition и monetization;
• ориентация на бизнес-результат, а не на процесс;
• высокая самостоятельность и готовность работать руками;
• способность быстро принимать решения в условиях меняющихся приоритетов;
• умение самостоятельно работать с данными и метриками;
• опыт запуска новых продуктов, направлений или собственных проектов будет плюсом;
• AI-first подход: эффективное использование Claude, AI-агентов и других инструментов как часть ежедневной работы;
• английский B2+.
Условия:
• много свободы и прямое влияние на результат;
• возможность поработать c разными рынками и продуктом на ранней стадии;
• отсутствие бюрократии и долгих согласований;
• работа в сильной команде с выходцами из Google, Rask.ai, Chatfuel;
• full-time, remote.
Задачи:
— Отвечать за развитие производственной сети компании в международных направлениях;
— Поиск и развитие новых производственных площадок и подрядчиков;
— Контроль качества продукции совместно с локальными агентами ОТК;
— Развитие базы подрядчиков, материалов и производственных возможностей в каждом направлении;
— Анализ себестоимости и поиск возможностей для ее снижения без потери качества;
— Ведение производственной документации и CRM.
Требования:
— Релевантный опыт работы с большим объемом данных, производства разного вида изделий;
— Опыт в подборе материалов, оптимизации расходов на сэмплирование;
— Готовность отвечать за размещение и контроль крупных партий;
— Умение вести коммуникацию с производствами;
— Навык ведения переговоров и поиска новых поставщиков;
— Опыт запуска международных производственных проектов;
— Владение английским языком для взаимодействия с международными производствами;
— Владение собственной базой подрядчиков.
Условия:
— Гибридный формат работы;
— График 5/2, 8 часовой рабочий день + перерывы на обед;
— Фиксированная оплата;
— Оплачиваемый отпуск и больничный;
— Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста;
— Активная международная команда.
Задачи:
— работать с частью системы целиком, доводить её до прода
— разбираться с возникающими проблемами в продакшне
Требования:
— 3+ года продакшн-опыта на Python
— ежедневная работа с LLM и агентами, умение объяснить процесс
— проактивность и умение дебажить чужой код в продакшне
Условия:
— зарплата до 2 500 $ (B2B)
— полная удалёнка, гибкий график
— оплата AI-тулинга (Claude Code или другие удобные инструменты)
— интро-звонок, технический разговор, оффер
О нас и проекте: Разрабатываем LLM-агентную платформу, которая от имени пользователя ведет переписку в мессенджерах. Решаем нетривиальные задачи на стыке AI, автоматизации и безопасности.
Задачи:
— Бэкенд и API для оркестрации LLM-агентов (память диалогов, мультиязычность, профили пользователей, эскалация на оператора);
— Интеграция агентов с мессенджерами: обработка квалификации, возражений, передача живому оператору;
— Разработка личного кабинета для клиентов: онбординг, дашборд с метриками качества AI, портрет пользователя;
— Работа с фермой устройств: автоматизация на Playwright/Android, обход поведенческого антидетекта (в т.ч. для сбора данных и тестирования);
— Обеспечение безопасности: шифрование данных, работа с KMS, ведение журналов доступа к чувствительной информации.
Требования:
— Опыт Python в продакшене от 3 лет — уверенное владение и архитектурные решения;
— Реальный коммерческий опыт с LLM-приложениями (от прототипа до прода);
— React/Next.js на уровне, достаточном для самостоятельной разработки ЛК и дашборда;
— Практический опыт с браузерной автоматизацией (Playwright/Puppeteer) и/или Android-фермой;
— Понимание устройства антифрод-систем и способов их обхода;
— Готовность работать с чувствительными данными, знание подходов к шифрованию и управлению ключами.
Условия:
— Полностью удаленный формат;
— Гибкий график — 4 часа в день (20 часов в неделю), можно разбивать по своему усмотрению в рамках рабочего дня (по согласованию с командой);
— Заработная плата — 60 000 ₽ на руки;
— Уровень — Lead / Senior (высокая самостоятельность и ответственность);
— Участие в развитии внутренней ИИ-экосистемы для студии с 10+ активными проектами;
— Детали проекта и конкретные задачи обсуждаем на собеседовании.
Задачи:
— Находить маркетинговые и ростовые возможности и превращать их в конкретные действия.
— Работать непосредственно с контентом, SEO/GEO, email, продуктовым маркетингом, привлечением, конверсией и другими областями, где можно повлиять.
— Использовать AI-агентов и автоматизацию как основную часть ежедневной работы.
— Создавать и улучшать рабочие процессы, которые помогают достигать большего с помощью AI.
— Использовать данные и бизнес-результаты для понимания, что работает, что нет и что нужно улучшить.
— Работать напрямую с командами продукта, разработки и поддержки для понимания продуктов, клиентов и возможностей.
— Брать ответственность от выявления возможности до исполнения, измерения и улучшения.
Требования:
— Опыт использования AI-агентов, автоматизации или продвинутых AI-рабочих процессов в повседневной работе с подтверждёнными результатами.
— Быстрая адаптация к изменяющимся приоритетам и эффективная работа в условиях неопределённости.
— Сочетание стратегического мышления и сильного практического исполнения, умение превращать идеи в действия.
— Понимание связи маркетинга с бизнес-результатами и наличие конкретных примеров влияния.
— Готовность работать в разных областях маркетинга, носить разные «шляпы» и учиться новому.
— Опыт маркетинга технических продуктов, предпочтительно в софте, SaaS, WordPress или смежных сферах.
— Способность работать самостоятельно, принимать решения и продвигать дела без детальных инструкций.
Условия:
— Прибыльная, самостоятельно финансируемая компания, растущая с 2007 года.
— WPML используется более чем на 1.5 миллионах сайтов по всему миру.
— Работа напрямую влияет на то, как люди узнают о продуктах, понимают их ценность и выбирают их.
— Реальная ответственность и свобода формировать маркетинговый подход, а не просто выполнять готовый план.
— Тесное сотрудничество с командами продукта, инженерии, поддержки и маркетинга.
— Возможность переосмыслить маркетинг с помощью AI и реализовать свои идеи в рабочих процессах и результатах.
Задачи:
— Вести проекты от старта до результата
— Брифовать клиентов, управлять ожиданиями и презентовать решения
— Координировать разработчиков, аналитиков, QA и DevOps
— Планировать графики и загрузку команды
— Управлять бюджетами, расходами и рентабельностью проектов
— Контролировать документооборот, оплаты и отчётность
— Участвовать в оценке и подготовке пресейлов
Требования:
— Опыт управления командой разработки от 5 человек
— Не менее 3 реализованных крупных проектов: сложных сервисов или приложений, а не лендингов
— Понимание процессов разработки и технической терминологии: API, Git, релизные политики
— Опыт работы с экономикой проекта или готовность быстро в ней разобраться
— Опыт в e-commerce или мобильной разработке будет плюсом
Условия:
— Лофт-офис в центре Москвы, в 10 минутах от метро
— Оформление по ТК РФ, белую зарплату, оплачиваемые отпуска и больничные
— Крупных заказчиков и нетривиальные проекты для сильного портфолио
— Погружение в экономику проектов и возможность влиять на процессы компании
— Практический опыт AI-driven project management: автоматизация рутины, управление контекстом и работа с AI-агентами
— Поддержку личного бренда: статьи для VC и Habr, участие в конференциях
Задачи:
— Развивать и администрировать CI/CD на Jenkins: Groovy-пайплайны, shared libraries, агенты, кэширование, работа с артефактами.
— Администрировать Bitbucket: права доступа, защита веток, merge checks, шаблоны pull request, интеграция с Jenkins. Совместно с тимлидом поддерживать branching policy и правила ревью, обеспечивать техническую блокировку слияния до прохождения проверок.
— Внедрять и поддерживать анализ состава ПО и уязвимостей: SCA, генерацию SBOM, отслеживание CVE, SAST/DAST, сканирование образов и контейнеров, проверку лицензий.
— Поддерживать и развивать инфраструктуру тестовых стендов: развёртывание ОС и образов, PXE, автоматическая установка, проверка образов. Минимум ручной работы, максимум IaC (Terraform+Ansible).
— Развивать мониторинг на Prometheus + Grafana: метрики, алерты, дашборды. Поддерживать и развивать резервное копирование.
— Автоматизировать рутину на Python и Bash.
— Работать с артефакт-репозиториями, сборкой и пакетированием RPM/DEB.
— Взаимодействовать с командой разработки по сборочным вопросам, включая поддержку сборочного окружения для Yocto/BitBake. Глубокой разработки рецептов не требуется, важнее обеспечить инфраструктуру и автоматизацию вокруг сборки.
— Развивать стандарты CI/CD, участвовать в архитектуре сборочной и тестовой инфраструктуры, делиться знаниями с командой.
Требования:
— Опыт работы DevOps-инженером от 6 лет, включая построение CI/CD-пайплайнов с нуля.
— Уверенное администрирование Jenkins и написание Groovy-пайплайнов.
— Опыт работы с Terraform и Ansible: описание инфраструктуры и конфигураций как кода, идемпотентность, версионирование, ревью, управление дрейфом конфигураций.
— Понимание принципов IaC и стремление максимально следовать им: никаких «настроил руками и забыл».
— Опыт администрирования Git-платформ: Bitbucket обязательно, GitLab или GitHub - как плюс. Понимание ветвления, политик pull request, защиты веток и merge checks.
— Владение Linux на уровне администрирования: systemd, сетевой стек, анализ производительности, отладка.
— Автоматизация на Python и Bash.
— Опыт сборки и пакетирования RPM/DEB или аналогов, работа с репозиториями артефактов.
— Опыт развёртывания ОС и образов: PXE, автоматическая установка, проверка образов.
— Знакомство с виртуализацией и контейнерами: KVM/ESXi, Docker.
— Опыт внедрения SCA/SBOM, отслеживания CVE, SAST/DAST.
— Опыт настройки мониторинга на Prometheus + Grafana и схем резервного копирования.
— Понимание сетевых технологий: Ethernet, VLAN, адресация и маршрутизация.
— Опыт работы с Jira и Confluence или аналогами.
— Уверенное чтение технической документации на английском.
Будет плюсом:
— Опыт сборки и выпуска релизов для программно-аппаратных комплексов, а не только классического ПО.
— Опыт миграции ручных стендов и инфраструктуры в IaC.
— Опыт с GitLab CI или GitHub Actions.
— Опыт работы с серверным железом: BMC/IPMI, удалённое управление серверами стендов.
— Понимание архитектуры СХД и протоколов доступа к данным: FC, iSCSI, NVMe-oF, NFS/SMB.
— Понимание требований лицензирования open-source и их совместимости с моделью поставки.
— Знакомство с SVN.
— Понимание Yocto Project/BitBake на уровне поддержки сборочной инфраструктуры, а не разработки.
Условия:
— Формат работы готовы обсуждать исходя из пожеланий соискателя.
— Офис: БЦ West Plaza, ул. Рябиновая, д. 26с2 (корпоративный автобус от м. Славянский бульвар).
— График работы: 5/2 с гибким началом рабочего дня (08:00, 09:00, 10:00).
— Сокращенная пятница на 1 час.
— Уровень заработной платы обсуждается с успешным кандидатом.
— Расширенный пакет ДМС со стоматологией, либо абонемент в фитнес-клуб "World Class".
О проекте
Приглашаем DevOps / SRE инженеров в команду сопровождения бизнес-приложений. Предстоит заниматься сопровождением крупной корпоративной системы на базе ELMA365 и связанных с ней сервисов и интеграций.
Команда DevOps отвечает за инфраструктурную часть: Kubernetes, CI/CD, развёртывание приложений и сопровождение релизов. Поддержка непосредственно коробочного решения ELMA365 осуществляется на стороне вендора. Это расширение существующей команды. Рассматриваем специалистов уровня Middle / Middle+ / Senior. В приоритете опытные и самостоятельные инженеры.
Задачи:
— сопровождение Kubernetes-кластеров;
— развёртывание приложений и сервисов на стендах;
— раскатка и обновление релизов;
— настройка и сопровождение CI/CD-процессов;
— разработка и поддержка Jenkins pipelines;
— работа с Helm;
— выполнение change-задач;
— сопровождение существующей инфраструктуры;
— диагностика проблем в работе приложений и сервисов;
— анализ логов и состояния сервисов;
— участие во второй линии поддержки;
— взаимодействие с разработчиками, системными администраторами, архитекторами, инфраструктурными командами и другими смежными подразделениями;
— автоматизация рутинных операций;
— подготовка и актуализация технической документации.
Технологический стек:
Основной стек:
Kubernetes 1.33 Cloud;
Helm;
Jenkins / CI/CD;
Linux;
Docker.
Также используются:
Ansible;
Nexus / Docker Registry;
Bitbucket;
Zabbix;
Grafana / Prometheus;
ELK;
Jira / Service Desk.
Требования
— коммерческий опыт работы DevOps / SRE;
— уверенное практическое знание Kubernetes;
— опыт самостоятельного развёртывания и настройки Kubernetes-кластеров;
— опыт deployment приложений в Kubernetes;
— уверенное владение Helm;
— опыт работы с CI/CD;
— практический опыт работы с Jenkins;
— знание Linux на уровне администратора;
— понимание принципов работы микросервисных и клиент-серверных приложений;
— способность самостоятельно разбираться в проблемах и доводить задачи до результата;
— хорошие навыки коммуникации и взаимодействия со смежными командами.
Будет преимуществом:
— умение самостоятельно писать Dockerfile;
— опыт автоматизации с помощью Ansible;
— опыт работы с Nexus / Docker Registry;
— Bitbucket;
— Prometheus / Grafana;
— Zabbix;
— ELK;
— опыт работы с enterprise-приложениями;
— использование генеративных AI-инструментов в работе;
— опыт создания AI-агентов.
Команда и формат работы:
Вы будете работать в команде DevOps из 14 специалистов.
За отдельными системами закреплены свои DevOps-инженеры. В работе также участвуют отдельные команды инфраструктуры, системного администрирования, информационной безопасности и архитектуры.
Работа организована по задачам: дейлики, спринты, change-задачи и сопровождение систем.
Дежурств и on-call в рамках позиции нет — за реагирование на алерты и инциденты отвечает отдельное подразделение.
Условия:
— полностью удалённая работа из любой точки РФ;
— общие очные встречи команды ориентировочно 1 раз в квартал;
— официальное оформление;
— ДМС с первого дня;
— льготные ипотечные условия кредитования;
— корпоративная пенсионная программа;
— скидки на продукты компаний-партнёров;
— обучение за счёт компании: онлайн-курсы, корпоративная библиотека, корпоративный университет, тренинги и митапы;
— возможность профессионального развития и получения новой квалификации.
Задачи:
— обеспечение качества продуктов от идеи до внедрения и сопровождения;
— анализ и тестирование требований;
— разработка и поддержание тестовой документации;
— планирование и проведение функционального и регрессионного тестирования и его автоматизация;
— локализация, регистрация и сопровождение дефектов;
— взаимодействие с коллегами в рамках производственного процесса – смежные команды, бизнес, нагрузочное тестирование, безопасность, архитектура;
— подготовка и проверка релизов.
Требования:
— опыт ручного функционального тестирования ПО от 3-х лет;
— опыт написания автотестов от 1–2 лет на Java;
— понимание теории тестирования и опыт применения различных техник тест-дизайна;
— понимание принципов построения клиент-серверных приложений, микросервисной архитектуры, понимание REST-архитектуры, принципов работы брокеров сообщений (Kafka/Rabbit MQ);
— базовое понимание принципов работы систем контейнеризации, управления и развертки приложений (OpenShift);
— уверенные знания SQL.
Будет плюсом:
— навыки работы с генеративными AI-моделями;
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов;
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— формат работы - гибрид (БЦ Поклонка);
— 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 с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров;
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;
— корпоративная пенсионная программа.
Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка. Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.
Задачи:
• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.
Мы ожидаем:
• законченное высшее образование
• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.
Мы готовы предлагать:
• график 5/2, офис на м. Кутузовская;
• режим работы на выбор - офис или гибрид
• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
О нас и проекте: Разрабатываем LLM-агентную платформу, которая от имени пользователя ведет переписку в мессенджерах. Решаем нетривиальные задачи на стыке AI, автоматизации и безопасности.
Задачи:
— Бэкенд и API для оркестрации LLM-агентов (память диалогов, мультиязычность, профили пользователей, эскалация на оператора);
— Интеграция агентов с мессенджерами: обработка квалификации, возражений, передача живому оператору;
— Разработка личного кабинета для клиентов: онбординг, дашборд с метриками качества AI, портрет пользователя;
— Работа с фермой устройств: автоматизация на Playwright/Android, обход поведенческого антидетекта (в т.ч. для сбора данных и тестирования);
— Обеспечение безопасности: шифрование данных, работа с KMS, ведение журналов доступа к чувствительной информации.
Требования:
— Опыт Python в продакшене от 3 лет — уверенное владение и архитектурные решения;
— Реальный коммерческий опыт с LLM-приложениями (от прототипа до прода);
— React/Next.js на уровне, достаточном для самостоятельной разработки ЛК и дашборда;
— Практический опыт с браузерной автоматизацией (Playwright/Puppeteer) и/или Android-фермой;
— Понимание устройства антифрод-систем и способов их обхода;
— Готовность работать с чувствительными данными, знание подходов к шифрованию и управлению ключами.
Условия:
— Полностью удаленный формат;
— Гибкий график — 4 часа в день (20 часов в неделю), можно разбивать по своему усмотрению в рамках рабочего дня (по согласованию с командой);
— Заработная плата — 60 000 ₽ на руки;
— Уровень — Lead / Senior (высокая самостоятельность и ответственность);
— Участие в развитии внутренней ИИ-экосистемы для студии с 10+ активными проектами;
— Детали проекта и конкретные задачи обсуждаем на собеседовании.
Удалённоsenior
60 000 – 60 000 ₽
Офисlead
Зарплата не указана
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 18 · Job Hunters