Вакансии

— вести рекламные кампании Facebook* Ads и VK Ads на международных рынках; — управлять бюджетами и тестировать аудитории, креативы и воронки;

Location: Москва Центр Исследований занимается созданием SoTA технологий искусственного интеллекта для анализа финансовых данных и их применения для AI-трансформации Блока Риски. Наша задача разработать и обучить мультимодальную reasoning модель, объединяющей текстовые данные и цифровые следы клиентов для улучшения качества решений банковских задач. Обязанности * проводить генерацию и очистку синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов * обучать большую мультимодальную LLM (текст + цифровые следы клиентов) * применять RL подходы для улучшения reasoning способностей модели * выполнять валидацию на современных бенчмарках разработанного решения с точки зрения точности и корректности рассуждений * оценивать решения на real-world данных. **Железо и данные:** * выделенный кластер 500+ GPU A100 80GB * Spark/Hadoop для работы с Big Data * доступ ко всем банковским данным, необходимым для построения решения. Требования * опыт работы от 3-х лет * глубокие знания ML/DL (трансформеры, большие языковые модели) * уверенный опыт обучения LLM моделей * уверенные знания Python: torch, transformers, peft * Английский B2+. **Будет плюсом:** * опыт работы с мультимодальными моделями * знание методов RL для LLM (RLHF, DPO, GRPO, RLVR, GSPO) * опыт распределенного обучения больших моделей (FSDP, ZeRO, Mixed-precision, Tensor/Pipeline Parallelism) * публикации в топовых журналах (Q1) или конференциях (A-A\*) * общее понимание современных ИИ-инструментов и их возможностей. Условия * комфортный современный офис м. Кутузовский пр. или м. Волгоградский проспект * **формат работы - офис** * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. ##### ##### #####

Location: Москва Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками. В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды Обязанности * Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия; * Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов; * Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок; * RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем; * Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов; * Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги); * Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены; * Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов; * Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection; * Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды; * Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич. Требования * Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов; * Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации; * Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure; * Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL; * Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting; * Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации; * Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking; * Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов; * Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress; * Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов; * Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя; * Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD; * Английский язык: (Upper-Intermediate+). Условия * Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Location: Москва В Центре робототехники Сбера мы обучаем модели, которые должны управлять роботами в сложных реальных условиях. Для этого мало просто собрать большое количество данных: нужно понимать, какие записи полезны, где в них ошибки и каких примеров модели не хватает. Сейчас нам нужен Data Analyst / Data Engineer в Data Conveyor Team, который будет находить проблемы в данных, оценивать их качество и проверять через обучение моделей, как состав датасета влияет на результат. Это роль на стыке анализа данных, инженерии данных и практических ML-экспериментов: нужно не только строить проверки качества, но и запускать обучение или дообучение моделей на разных версиях данных, сравнивать метрики и превращать выводы в конкретные решения по сбору, разметке, фильтрации и выборке. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение * запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели * разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях * формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок * проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку * анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку * готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки * исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели * готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных. Требования * 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области * уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing * SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines * понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик * базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели * умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels * способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations * хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам. Будет плюсом: * опыт с robot learning, VLA, imitation learning, RL, CV/VLM datasets или embodied AI * опыт с W&B, MLflow, Hydra, experiment tracking, dataset lineage * опыт с annotation QA, active learning, data curation, anomaly detection или quality scoring * понимание domain shift, camera shift, embodiment gap, task transfer и data-centric AI * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * 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.

Location: Новокузнецк Сбер – один из лидеров кредитования малого и среднего предпринимательства в России. Ежедневно мы предоставляем онлайн кредиты более 1,5 тыс. малым и микропредприятиям. Более 50% рынка господдержки МСП проходит через Сбер. Наша команда создаёт технологичные решения и развивается вместе с бизнесом страны. Откликайся, мы предоставим тебе все необходимое для успешной работы и развития, а ты поможешь малому бизнесу вырасти! Обязанности ### Что нужно делать: * определять подходящие кредитные продукты и условия под задачи клиентов малого бизнеса * взаимодействовать с клиентами по вопросам финансирования * анализировать финансово-хозяйственную деятельность заёмщиков и подготавливать решения для финансирования * оценивать кредитные риски и формировать заключения по типовым формам * вместе с клиентским менеджером выезжать на место ведения бизнеса для выявления потребности в финансировании и помощи в сборе пакета документов. Требования ### Мы ждем, что ты: * специалист с высшим финансовым или экономическим образованием * знаешь подходы к проведению анализа ФХД с использованием официальной и управленческой отчётности * понимаешь потребности бизнеса в финансировании и можешь предлагать подходящие кредитные решения * готов использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы) Будет плюсом опыт работы в банке с кредитованием корпоративных клиентов от 1 года. Условия ### Что мы предлагаем: * квартальная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * программа адаптации и помощь руководителя на старте * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * работа со всеми отраслями бизнеса и широкая линейка кредитных продуктов * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для карьерного развития и роста * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• 3–5 лет коммерческой backend-разработки. • Уверенный опыт PHP + Laravel в продакшене.

Location: Москва Sber AI – команда Сбера, которая занимается R&D исследованиями в области применимости передовых AI / GenAI технологий для решения прикладных бизнес-задач, созданием готовых продуктов и сервисов для Сбера, крупнейших компаний страны, государства и населения. Обязанности * методологическое развитие AI-функции в Банке: методологическая поддержка, описание и мониторинг процессов, связанных с AI * анализ и разработка процессов «as is» и «to be» в области создания и внедрения AI-решений с учетом лучших международных практик * разработка нормативных документов и стандартов по управлению AI-функцией (AI Governance), ролевой модели D-people и др., а также контроль их исполнения * создание и внедрение инструментов регулярной отчетности в части управления AI-функцией в Банке * подготовка аналитических материалов и презентаций в части развития методологии AI. Требования * опыт работы по созданию/ развитию технологических продуктов Банка или методологии в области технологий/ искусственного интеллекта от 3 лет * навык применения LLM и AI-агентов при решении рабочих задач * владение ARIS либо другими решениями для моделирования бизнес-процессов, знание нотации проектирования BPMN * опыт разработки нормативных документов, внедрения процессов и стандартов в области технологий * развитые аналитические навыки, навыки устной и письменной коммуникации, включая ведение деловой переписки * владение средствами визуализации и подготовки презентаций * самостоятельность и инициативность * уровень английского Upper Intermediate и выше. **Плюсом будет:** * знание предметных областей в рамках построения бизнес-процессов: кибербезопасность, управление данными, архитектура и т.д. * знание технологического стека разработки и внедрения AI-решений. Условия * офисный формат работы * комфортный современный офис (Кутузовский пр-т, 32) * работа в одной из наиболее перспективных и быстро развивающихся областей - искусственный интеллект * доступны образовательные программы от СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * корпоративный спортзал и зоны отдыха.

• Развивать бренд в ключевых GEO. • Рулить направлениями SMM, PR, Influencers, Betting Promo.

• Основная цель позиции: Обеспечить достижение стратегических целей Компании и роста её стоимости за счёт эффективного управления бизнесом, ресурсами и командой.

• Развивать свою команду через обучение и наставничество, составлять график, формировать заказы.

• Финмодели, бюджеты и юнит-экономика направлений, план-факт и сценарии; • Единая картина по всему портфелю: отклонения, риски, точки роста, варианты решений;

• Развитие коммерческой стратегии и рост продаж. • Поиск B2B-клиентов и развитие федеральных и региональных продаж.

Ищем сильного управленца с опытом работы в крупных продуктовых IT-компаниях, который сможет развивать бизнес, масштабировать цифровые продукты и эффективно управлять командой. Опыт работы на руководящих позициях.

– Формировать и реализовывать продуктовую стратегию платформы для работы с CTV-трафиком.

• Превращать цели руководства в понятную стратегию для мобильного продукта и придумывать инициативы, которые реально двигают метрики вверх. • Собирать и анализировать метрики, принимать решения на данных и объяснять их команде — чтобы все понимали, куда идём и почему.

- Операционное управление отделом: 13 сотрудников по разным направлениям. - Контроль загрузки и задач сотрудников, распределение и делегирование входящих запросов.

— Управление направлением Soft Collection, супервайзерами и специалистами. — Контроль выполнения плановых показателей и KPI.

Ключевые задачи: · Формирование операционной модели и стратегии развития газового бизнеса компании: от переработки газа до отгрузки готовой продукции (полимеры).