Вакансии

Задачи: — Развивать Data Lakehouse и единое DWH — Строить ETL/ELT-пайплайны от источника до готовой витрины — Разрабатывать интеграции с внутренними и внешними системами — Настраивать оркестрацию и регулярное обновление данных — Работать с data quality и metadata management — Участвовать в выборе инструментов и архитектурных решений — Взаимодействовать с архитекторами, DevOps, ИБ и бизнесом Требования: — Уверенный Python и SQL — Опыт работы с Airflow или Dagster — Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов — Хорошее понимание DWH и современных подходов к работе с данными — Опыт работы с Kafka / streaming — Опыт в небольших командах или проектах, где приходилось самостоятельно закрывать широкий круг задач Будет плюсом: Trino, Apache Iceberg, DBT, ClickHouse Условия: — Оформление по ТК РФ — ДМС со стоматологией после испытательного срока — Компенсация питания — Полугодовые премии — Ежегодная индексация — Спортивные активности и корпоративные мероприятия — На испытательном сроке — офис 5/2, далее возможен гибрид по договорённости

Location: Екатеринбург Управление внутреннего аудита приглашает в команду Менеджера проектов, который будет вести аудит от сбора данных до защиты решений перед руководством, руководить группой проекта: аналитиками и разработчиками, находить инсайты в больших объемах данных и влиять на бизнес-процессы компании. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram/Max. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности ### Задачи * проведение аудиторских проектов, руководство рабочей группой * поиск, получение и обработка большого объема данных, разработка алгоритмов проверки * проведение эффективных коммуникаций с профильными подразделениями банка * подготовка итоговых материалов по результатам аудита. Требования ### Требования * высшее образование * опыт руководства аудиторскими проектами  * навыки анализа бизнес-процессов, выявления и идентификации рисков * умение работать с большими объемами данных (SQL, Python) * опыт подготовки и проведения презентаций для команды и руководства, аргументированно защищая свои решения * умение находить нестандартные решения для типовых задач и предлагать улучшения процессов * грамотная письменная и устная речь. Условия ### Мы предлагаем * официальное оформление с первого дня * комфортный офис в центре города на Куйбышева, 67 (ст.м. Геологическая) * пятидневную рабочую неделю с 9:00-18:00, а в пятницу у нас сокращенный рабочий день до 16:45 * стабильный ежемесячный доход и годовое премирование. Пересмотр заработной платы происходит каждый год * льготные условия кредитования * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких * подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративную пенсионную программу * обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию * корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры * профессиональные сообщества, а также участие в различных волонтерских проектах, КВН, Сбербанкиаде, музыкальных группах и многих других.

Задачи: — Определять техническую архитектуру и направление для AI-систем на платформе, включая model serving, функции на базе LLM, агентские рабочие процессы и инфраструктуру. — Проектировать производственные системы, которые надежны и наблюдаемы, несмотря на недетерминированное поведение AI. — Архитектурно разрабатывать фреймворки оценки, защитные механизмы и системы качества для безопасного, измеримого и надежного поведения AI в масштабе предприятия. — Руководить сложными задачами AI-инжиниринга от прототипирования до промышленного внедрения. — Устанавливать инженерные стандарты и лучшие практики для AI-нативных систем, а также наставлять старших инженеров. — Оценивать и интегрировать новейшие достижения в foundation models, агентских фреймворках и современном AI-стеке. Требования: — Обширный опыт построения и архитектуры производственных программных систем в масштабе, с глубокими знаниями AI/ML систем. — Практический опыт создания производственных систем на базе LLM или моделей машинного обучения, включая проектирование для недетерминированного поведения. — Глубокие знания распределенных систем, model serving и инфраструктуры для надежного запуска AI в масштабе. — Опыт проектирования фреймворков оценки, защитных механизмов и систем качества для AI-функций. — Опыт установления технической архитектуры и стандартов, а также наставничества старших инженеров. — Уверенное владение одним из основных языков программирования (Python, Java или Go) и современными облачными инфраструктурами (AWS или GCP). — Практический опыт с агентскими системами, проектирование и укрепление AI-агентов, принимающих автономные решения в продакшене. — Знания современного AI-стека: retrieval-augmented generation, vector stores, агентские фреймворки, оркестрация моделей, инструменты оценки. Условия: — Удаленная работа из США. — Полная занятость. — Годовой базовый оклад от $165,000 до $185,000 USD. — Возможны бонусы по результатам работы, социальные гарантии и другие планы стимулирования. Компания Salesloft строит систему Predictive Revenue System, объединяющую AI и реальные данные для поддержки решений в области доходов предприятий. Роль Principal Software Engineer, AI — самая старшая индивидуальная инженерная позиция в AI-команде, ответственная за архитектуру и стандарты AI-систем, которые используют тысячи команд по всему миру.

Задачи: — Писать надёжный, безопасный и масштабируемый код для систем авторизации и предотвращения мошенничества Lithic в реальном времени с минимальным техническим долгом — Разрабатывать функции для клиентов, такие как улучшения правил, контроль скорости, 3DS-процессы, инструменты борьбы с мошенничеством и мониторинг транзакций — Вести проекты от планирования до запуска — Повышать надёжность систем в зоне ответственности команды и участвовать в ротации дежурств — Руководить улучшением систем и процессов внутри команды Требования: — Опыт разработки продакшен-бэкенд систем не менее 4 лет — Опыт full stack будет плюсом — Опыт или желание изучать Rust — Способность понимать систему Lithic, написанную на Python и Java — Интерес и опыт использования AI-инструментов для повышения продуктивности — Умение работать с неоднозначностью, согласовывать разные точки зрения и находить практические решения — Опыт или интерес к платежам, финтеху, предотвращению мошенничества — Умение проектировать системы с нуля и вести процесс разработки продукта от начала до конца — Сильные навыки письменного общения и опыт работы в удалённой асинхронной команде, распределённой по разным часовым поясам Условия: — Удалённая работа с возможностью находиться в США, Канаде (Онтарио или Британская Колумбия), Нидерландах, Польше или Чехии — Визовая поддержка не предоставляется — Годовой оклад от 160 000 до 200 000 долларов США плюс акции, точный уровень и зарплата будут определены на интервью Преимущества для штатных сотрудников в США: — Неограниченный оплачиваемый отпуск — 12 недель полностью оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком — 4 недели оплачиваемого саббатикала после 5 лет работы — Возможность работать из любой точки мира 4 недели в году — 3% кэшбэк на покупки по карте с бесплатным аккаунтом Privacy.com — Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка — Взносы в HSA и 401(k) с матчингом — Добровольное страхование жизни и краткосрочная/долгосрочная нетрудоспособность — Для сотрудников в Нью-Йорке: работа из офиса в SoHo три дня в неделю с гибким выбором третьего дня, льготы на проезд и бесплатный обед по вторникам и четвергам

Требования к опыту: — Высшее техническое образование; — Общий опыт работы от 7 лет в должности системного администратора; — Сертификаты Microsoft; — Знание Linux (преимущество). Технические компетенции: — Экспертные знания Windows Server 2016/2019/2022 (опыт от 5 лет); — Глубокое понимание Active Directory (опыт от 5 лет); — Продвинутое владение PowerShell; — Опыт работы с DNS, DHCP, GPO (от 5 лет); — Продвинутый уровень владения Astra Linux; — Знание Linux-семейства (Debian/Ubuntu/Astra); — Знание протоколов TCP/IP, VLAN, QoS; — Понимание принципов построения сетей; — Опыт работы с системами мониторинга (Grafana, Zabbix, Prometheus); — Знание принципов резервного копирования; — Знание Python и Bash; — Опыт работы с SCCM; — Понимание протоколов OpenID, OAuth, SAML; — Опыт работы с системами контейнеризации; — Опыт работы с VMware vSphere. Обязанности: Администрирование инфраструктуры: — Управление и поддержка Active Directory; — Администрирование серверной инфраструктуры Windows; — Настройка и обслуживание DNS, DHCP, Terminal Server; — Работа с файловыми службами и службами печати; — Поддержка и мониторинг Hyper-V; — Настройка и обслуживание серверной инфраструктуры на базе Astra Linux; — Администрирование Termidesk VM Manager; — Мониторинг производительности СУБД; — Работа с VMware vSphere. Безопасность и управление: — Управление групповыми политиками; — Создание/удаление учетных записей; — Расследование технических инцидентов; — Анализ журналов событий; — Поддержка антивирусной защиты Kaspersky Endpoint Security. Автоматизация: — Разработка скриптов для автоматизации. Условия: — Официальная заработная плата; — Квартальные и годовые премии; — Формат работы — офис в Москве; — ДМС со стоматологией; — Бесплатный спортзал в офисе и другие условия.

Задачи: — разрабатывать серверную логику и API, реализовывать отдельные модули backend-логики на Python для задач автоматизации мобильной и транспортной сетей. — создавать и поддерживать REST API для взаимодействия с фронтендом и внешними системами. — заниматься валидацией входных данных, обработкой ошибок. — разрабатывать пользовательский интерфейс, создавать и поддерживать веб-интерфейсы на React, заниматься интеграцией UI с серверной частью через REST API, исправлять ошибки и улучшать удобство использования интерфейса. — работать с базами данных, писать SQL-запросы, работать с ORM (SQLAlchemy) для выполнения стандартных CRUD-операций. — использовать Redis как кэш или временное хранилище данных. — подготавливать базовые миграции. — работать с Git и управлять жизненным циклом кода, соблюдать принятый Git-flow. — взаимодействовать с GitLab CI/CD: анализировать результаты пайплайна, исправлять ошибки, связанные с собственным кодом. — техническая поддержка и межкомандное взаимодействие, тесное взаимодействие с техническим блоком (Телеком): инженерами, тестировщиками и смежными командами по вопросам интеграции. — анализировать инциденты и ошибки в рамках своей зоны ответственности. — исправлять баги и участвовать в оптимизации производительности отдельных функций. Требования: — опыт: не менее 4 лет frontend-разработки с TypeScript и не менее 5 лет backend-разработки (Python или Go). — языки и фреймворки: экспертное владение JavaScript/TypeScript и требуемым backend-языком (Python или Go), глубокое понимание внутреннего устройства и фреймворков. — архитектура и масштабируемость: опыт проектирования и реализации высоконагруженных распределённых систем, микросервисной архитектуры, шардирования/репликации и отказоустойчивых хранилищ. — производительность и оптимизация: оптимизация кода и архитектуры (V8, профайлеры, оптимизация запросов SQL, ClickHouse), навыки оптимизации рендеринга React и сборок (Webpack/Vite/Babel). — типизация и кодовая база: умение создавать и поддерживать крупные кодовые базы, продвинутые типы в TypeScript, настройка tsconfig, best practices по типизации React-компонентов. — надёжность, тестирование и CI/CD: опыт построения тестовых наборов (unit/E2E), автотестирования, CI/CD, релизного процесса и сопровождения жизненного цикла проекта; опыт инцидент-менеджмента. — безопасность и DevOps-навыки: уверенное понимание безопасности приложений, контейнеризации/Kubernetes, мониторинга/логов, Linux и опыт работы с очередями/брокерами.

Требования к кандидату: — 1+ years of experience in Information Security, Security Engineering, Data Security, DLP, or a related technical role. — Experience creating and tuning security policies — Basic scripting skills in Python or Bash — English B1+

Задачи: — Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA — Проводить анализ корневых причин с использованием Grafana и Datadog (логи, метрики, трассировки) — Создавать дашборды мониторинга и проактивные оповещения — Писать скрипты на Python для автоматизации и массовых операций — Активно использовать AI-инструменты (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения устранения проблем Требования: — Опыт ежедневной работы с LLM и prompt engineering — Практические навыки работы с Grafana и Datadog (создание дашбордов и оповещений) — Скриптинг на Python и хорошее понимание распределённых систем — Опыт 2+ года в TechOps/технической поддержке (приветствуется опыт в FinTech/Forex/Crypto) — Отличное владение английским языком (C1+) Условия: — Удалённая работа (предпочтительно в часовом поясе GMT+5 - GMT+8) — Командный язык — английский

Задачи: — Участие в сложных AI-проектах — Разработка AI-решений в офлайн, безопасной среде — Работа с современными серверными инфраструктурами Требования: — Высшее образование в области AI — Минимум 2 года опыта в ML/DL — Опыт работы с Python, Pytorch/Tensorflow и Hugging Face — Навыки fine-tuning моделей Llama, Qwen, Bert через Lora/Qlora — Работа с Rag и Vector DB (Qdrant, Chromadb, Pgvector) — Подготовка датасетов, очистка данных, скрапинг — Опыт работы с Fastapi, Docker и Git Условия: — Работа в профессиональной команде — Возможности для профессионального развития

ОБЗОР ПОЗИЦИИ И ПРОДУКТА: Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении на основе Golden Record (единый профиль клиента). Вам предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Главный вызов — реверс-инжиниринг слабо документированного источника, восстановление бизнес-смысла данных и создание осознанной модели для Customer 360, сегментации и скоринга. Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата (применение AI для разбора legacy, написания SQL и документации). Задачи: • Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику; • Идти от целевой витрины к источнику: определять таблицы и логику сбора атрибутов; • Разделять случаи, когда одинаковые данные получены разными путями, фиксировать правила выбора; • Описывать модель данных и метаданные (сущности, связи, grain, ключи, историчность); • Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций; • Писать SQL-исследования, прототипы трансформаций и проверять гипотезы; • Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка. Требования: • Сильный SQL (оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений); • Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников; • Опыт работы с банковскими / fintech-данными (Core banking, ArmSoft, legacy системы) и построения Customer 360; • Понимание data modelling (сущности, grain, ключи, историчность, master entities); • Уверенное владение Python на уровне исследования данных; • Владение Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах; • Использование AI-инструментов для анализа схем и написания кода; • Проактивность и самостоятельность в доведении задач от «сырья» до целевой витрины (отлично подойдет бэкграунд дата-инженера с опытом работы с сырыми источниками). Будет плюсом: • Знание армянского языка; • Методологии матчинга и дедупликации; • Опыт с Data Vault 2.0, DBT (или аналоги); • Понимание PII, маскирования, RBAC; • Опыт работы в регулируемом on-premise контуре; • Экспертиза в ML, ML Ops. Условия: • Взаимодействие по договору ИП; • Гибридный формат работы в Армении (готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю).

Задачи: — Работа с NLP и AI-проектами, запуск AI-проектов в продакшн и построение архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Обучение нейросетевых моделей на GPU-кластере. Требования: — Большой опыт разработки на Python с использованием Pandas, NumPy, Scikit-learn. — Опыт работы с LangChain, vLLM. — Опыт работы с PyTorch, Hugging Face Transformers. — Глубокое понимание машинного обучения, глубокого обучения и NLP. — Опыт запуска AI-проектов в продакшн и построения архитектуры вокруг сторонних LLM-решений. — Опыт обучения нейросетевых моделей на GPU-кластере. — Знание SQL. — Владение Git. — Высшее техническое образование в области Computer Science, прикладной математики, AI/ML или смежных областях. Условия: — Работа в команде экспертов. — Широкий технологический стек, сотни проектов. — Гибкий график работы. — Льготы и меры господдержки, предусмотренные для IT-компаний (аккредитованы Минцифры). — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей и пробовать новые технологии. — Возможность работать удалённо с доступом к просторным офисам с зонами коворкинга. — Возможность профессионального роста: стать тимлидом, архитектором, full-stack разработчиком. — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка. — Активный обмен опытом, митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills. — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ. — Уютный мерч. — Полный соцпакет и официальная "белая" зарплата. — Корпоративная база знаний и социальная сеть для сотрудников. — Гибкий ДМС с возможностью подключения родственников.

Location: San Francisco, CA Workplace: Hybrid About Niantic Spatial AI has learned from almost everything online, but it still struggles with the physical world, where 99.5% of economic activity happens. It doesn’t know where things are, how spaces fit together, or what changes over time. That’s one of the biggest unsolved problems in AI, and it’s the one we’re solving at Niantic Spatial. We build spatial AI models and services so people and machines can reason, learn and act safely in the physical world. We turn camera imagery, video, sensor data and archives into accurate, AI-readable representations of real places that robots can train in and machines can use to know exactly where they are. In physical AI, mistakes have real consequences. That’s why we build AI grounded in measured reality, not guesswork, so the people and machines relying on it can trust it to get things right. Our team built some of the world’s most widely used maps. Now we’re building something bigger: a living, measured record of the real world that machines can query, learn from and use to understand how places change over time. If you want to help AI understand the world we actually live in, come build with us. About the Role Niantic Spatial makes the physical world computable, helping people and machines collaborate safely by aligning how they understand reality. One of the fundamental problems we're helping autonomy teams and engineers overcome is the sim-to-real gap for visual-spatial understanding. We're applying our team's decades of experience encoding the world precisely as it is at Google Maps, Google Earth, and Niantic Labs to build the scalable real-to-sim stack for embodied AI. We're looking for a Senior/Staff Product Engineer to join our Embodied AI team. Working alongside the group's GM, Product leader, and robot learning engineer, you'll own how the product reaches customers, build the integrations that make it native to their simulators and deployment stacks, and influence the roadmap. You've turned capabilities into products. You've shipped developer-facing products and watched adoption turn on details nobody planned for. You know that a capability isn't a product until someone outside the building has used it without help, and you're passionate about the work that sits between the two. This is not a role for someone who wants to manage and not ship, or someone who wants to ship without ownership of commercial consequences. This is a role for an entrepreneurial engineer who loves to build and is energized by making the people around them, researchers and customers alike, more effective. You have a co-founder mentality. You may have been part of a founding team before, or want to start your own business one day. What You'll Do - Build the Product Surface - Own how autonomy teams experience our work: the APIs, UIs, packages, and documentation. - Make Our World Native to the Customer's - Turn scans and reconstructions into reliable, interoperable assets that work in customers' simulation tools and workflows, including packaging, metadata, semantic labels, object structure, and selectable variants. - Turn Prototypes Into Capability - Partner with reconstruction, mapping, localization, and research teams to transform prototypes and pipeline outputs into production-grade services and user experiences. - Deliver at Scale - Design and operate backend systems for accounts, organizations, sites, scans, assets, processing jobs, permissions, asynchronous workflows, storage, and data access. - Make It Work - Work directly with customers and internal users to integrate our technology, diagnose failures, improve reliability, and close the gap between intended and actual product behavior. - Influence the Roadmap - Work alongside the group's GM, Product leader, and robot learning engineer to shape what we build and when. What You'll Bring - 6+ years of software engineering experience; Bachelor's degree in Computer Science or a related field, or equivalent practical experience. - Significant experience building and operating production web applications and backend services, with strong fundamentals in API design, data modeling, testing, observability, and reliability. - Shipped developer-facing products — including the documentation and reference code external engineers actually used — and worked with 3D asset formats or comparable binary formats to production depth: you can say what the conventions were, where they broke, and what it cost you. - Proficient in Python and TypeScript, comfortable working across frontend and backend, and able to take a feature from product requirements through to running it in production. - Experience designing asynchronous workflows, long-running jobs, external integrations, and data-intensive systems. Nice to Have - Experience working with robotics simulators or toolchains such as Isaac Sim, Isaac Lab, or MuJoCo, or OpenUSD. - Built products for geospatial, 3D, computer vision, graphics, robotics, or spatial computing. - Worked on visualization or asset-management experiences with React, Next.js, or Three.js. Competencies - Relentless bias for action. You make decisions and ship as if the company’s success depends on it, because it does. You set the pace, and drive the people around you to rise to it. - Intellectually honest. You know there’s just one job that underpins every other in a startup: find the truth. You are relentless in your pursuit of it, including when it challenges your own convictions, and you raise concerns when you see them — even when it's uncomfortable, and especially when it's unpopular. - Pragmatic. You have no patience for not-invented-here syndrome and analysis paralysis. You find the fastest path to a working capability without one-way doors that undermine scaling. - Confident and credible with customers. You can read an autonomy engineer's training config, find why our asset didn't load, and explain the fix in their terms. - Fluent in other people's ecosystems. You'll spend much of your time learning new tools and stacks. You're quick to learn the customer's language, and you can point to something you shipped in a world that was foreign to you a quarter earlier. Compensation & Benefits The base salary range for this role is $207,000 - $265,000, and your offer within it will reflect your experience and the scope you take on. Compensation also includes an annual bonus, equity, and a comprehensive benefits package including medical, dental, and vision coverage, 401(k), and more. Location & Work Model This role is based in our San Francisco office, with three days per week in office. Inclusive Application We know the strongest candidates don't always tick every box. If you're excited about this role and believe you could do it well, we encourage you to apply even if your experience doesn't match every qualification listed - you may be exactly who we're looking for. Equal Opportunity Niantic Spatial is an equal opportunity employer. Individuals seeking employment at Niantic Spatial are considered without regard to race, color, ancestry, national origin, religion, creed, age, gender (including pregnancy, childbirth, breastfeeding or related medical conditions), marital status, physical or mental disability, medical condition, genetic information, military or veteran status, gender identity, gender expression, sexual orientation, or any other protected category under applicable laws. Niantic Spatial will also consider qualified applicants with criminal histories in accordance with applicable laws. Please contact your recruiter if you want to request an accommodation for the job application or interview process. Candidate Privacy I understand that by submitting my job application, the information I provide as part of that application will be used in accordance with Niantic Spatial's Privacy Notice for Job Applicants and Candidates https://www.nianticspatial.com/applicant-privacy-notice.

Location: Москва Ищем MLOps Engineer с фокусом на ускорение и автоматизацию вывода ML-моделей. Основной продукт — платформа для рекомендательных сценариев, обеспечивающая разработку, обучение и эксплуатацию ML-моделей в продакшене. Обязанности ### Чем предстоит заниматься: * развивать MLOps-инфраструктуру и инструменты для быстрого вывода моделей в production * автоматизировать процессы тестирования, развертывания и обновления ML-моделей * развивать MLflow и процессы управления экспериментами, версиями и жизненным циклом моделей * развивать инфраструктуру на базе Kubernetes * обеспечивать интеграцию ML-процессов с Airflow и Apache Spark * развивать CI/CD для ML и внутренние инструменты/SDK для ML-команд * повышать надежность, наблюдаемость и воспроизводимость ML-систем * участвовать в развитии инфраструктуры для AI/LLM-сценариев. Требования ### Что мы ожидаем: * опыт в MLOps / DevOps / Data Engineering * хорошее знание Kubernetes * опыт работы с MLflow, Airflow и Spark * уверенный Python * понимание полного жизненного цикла ML-модели — от эксперимента до production * опыт автоматизации CI/CD и эксплуатации production-систем * умение проектировать решения, которые снижают time-to-production ML-моделей и упрощают работу Data Science команд * опыт разработки внутренних ML-инструментов и SDK * опыт работы с рекомендательными системами * опыт с GPU-инфраструктурой * опыт в AI/LLM-проектах. Условия * офисный формат (Поклонная, 3к1) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва Комплексные продуктовые предложения для клиентов B2C Группы Сбер (пакеты услуг, бандлы, спец.офферы). Инвестиционные и страховые продукты. Индивидуальное ценообразование. Инвестиции в клиента. Оценка эффективности работы с клиентом. Обязанности * работа с клиентской и продуктовой аналитикой, построение витрин данных * проверка данных на соответствие бизнес-логике * моделирование продуктовых и клиентских метрик * дизайн и оценка А/B тестов (AB-тесты, мэтчинг, продвинутые методы, и интерпретация результатов) * реализация моделей оценки продуктов, комплексный продуктовых предложений в Python на основании бизнес-требований. Требования * высшее образование: Финансы и кредит/Финансы/Банки/Физика/Математика. Предпочтительно: ВШЭ, РЭШ, МГУ им. М.В. Ломоносова (Мехмат., Физфак., ВМиК, Эконом.), МФТИ, МИФИ. К интервью допускаются студенты 4го курса бакалавриата при готовности работать на полную ставку. * глубокие знания в области статистического анализа * уверенный уровень владения SQL * навыки программирования на Python для обработки и анализа больших объемов данных, разработки калькуляторов * базовые знания финансов: методика расчета PL и unit-экономики * понимание розничных банковских продуктов * навыки визуализации и презентации данных * как преимущество – опыт разработки AI-агентов * релевантный опыт работы приветсвуется * высокие интеллектуальные способности. Системное мышление, самостоятельность, креативность, работоспособность, целеустремленность, желание и готовность расти и развиваться. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * 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: Charlotte, United States TravelConfirm, Inc. dba Dev-Pro.net seeks Head of Artificial Intelligence (AI) Practice for Charlotte, North Carolina, telecommuting from anywhere in the U.S. is permissible 100% of the time. Send resume to Anastasiia Shulzhenko at anastasiia.shulzhenko@dev.pro or apply online at www.career.dev.pro/vacancies. EOE. ✅ Responsibilities: Lead AI practices and AI Community initiatives; Conduct and manage R&D projects; Define and maintain organizational AI tooling standards; Communicate AI security concerns; Track AI progress at company level; Establish and maintain AI knowledge base; Manage delivery of AI projects for clients; Oversee AI projects delivery; Conduct project audits; Resolve project issues; Mentor teams; Lead development of internal AI solutions; Define and communicate architecture vision; Provide executive oversight for proposals and technical solutioning; Lead client discovery and solution scoping; Support business development through practice leadership; Lead technical stakeholder interviews; Oversee solution design and present solution strategy to clients; Develop AI grades and assessment criteria; Participate in staffing; and conduct AI candidate interviews. ✅ Education Requirements : Bachelor’s degree in Computer Engineering, Computer Science, Software Engineering, or a closely related field. ✅ Work Experience Requirements : 8 years of progressive professional work experience in software engineering including five (5) years of experience with system architecture and software design tools and platforms including C4 Model, UML, PlantUML, and Draw.io; 5 years of experience with major cloud platforms including AWS and Azure for AI solution architecture and deployment; 5 years of experience with technical team leadership and project delivery oversight using CI/CD and containerization tools such as GitHub Actions, Docker, Jenkins, and TeamCity; 3 years of experience with technical consulting and pre-sales support with tools including Jira and Confluence; and experience with industry-standard artificial intelligence and machine learning technologies including generative AI methodologies and AI-assisted software development tools such as Whisper and Python programming for artificial intelligence/machine learning (AI/ML) development. ✅ Alternative Requirements : Master’s degree in Computer Engineering, Computer Science, Software Engineering or a closely related field and three (3) years of professional work experience in software engineering including two (2) years of experience with system architecture and software design tools and platforms including C4 Model, UML, PlantUML, and Draw.io; 2 years of experience with major cloud platforms including AWS and Azure for AI solution architecture and deployment; 2 years of experience with technical team leadership and project delivery oversight using CI/CD and containerization tools such as GitHub Actions, Docker, Jenkins, and TeamCity; 1 year of experience with technical consulting and pre-sales support with tools including Jira and Confluence; and experience with industry-standard artificial intelligence and machine learning technologies including generative AI methodologies and AI-assisted software development tools such as Whisper and Python programming for artificial intelligence/machine learning (AI/ML) development. Will accept any suitable combination of education, training, or experience.

Location: Poland; Romania; Slovenia; Slovakia; Greece; Portugal Intetics Inc. , a leading American technology company specializing in custom software application development, distributed professional teams creation, software product quality assessment, and "all-things-digital" solutions, is looking for an AI Developer (LLM / RAG / Agentic AI) to join its innovative team. Project Responsibilities Design, build, and maintain LLM-based agents in production environments, both customer-facing and internal. Build MCP servers on top of existing databases and production systems, and orchestrate multiple internal and external MCP servers under a unified agent framework. Design and implement memory, context management, and RAG architectures for production use. Establish evaluation frameworks, handle edge cases, and continuously improve agent performance after release. Work within architectures that combine databases, APIs, interfaces, agents, and orchestration applications. Develop AI solutions using Amazon Bedrock and/or Microsoft Foundry. Collaborate with cross-functional teams to deliver scalable and reliable AI-powered products. Candidate's Portrait We are looking for a hands-on AI Engineer (Middle+ to Senior level) who has successfully delivered AI agents into production and can clearly explain implementation challenges, failure cases, and optimization approaches. The ideal candidate is passionate about AI, actively explores new tools and models, and has a proven track record building intelligent systems beyond experimentation. 1.5-2+ years of hands-on experience with LLMs and AI agents in production environments. Strong background in Machine Learning, Python development, or Data Science. Self-driven, innovative, and continuously learning emerging AI technologies. Must-Haves 6+ years of overall experience in IT as a Software Engineer, ML Engineer, or AI Engineer. Hands-on production experience with Amazon Bedrock and/or Microsoft Foundry (Azure AI Foundry, Azure OpenAI). Proven experience building and deploying LLM-based agents to production, including customer-facing conversational AI and internal workflow automation agents. Strong experience with at least one agent framework: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, Strands Agents, or OpenAI Agents SDK . Deep MCP expertise, including building MCP servers on top of existing databases and systems, integrating external MCP servers, and orchestrating multiple MCP services under a single agent. Strong experience with production-grade RAG, memory, and context engineering, including: Embeddings Chunking strategies Hybrid search Reranking Vector databases Short-term and long-term agent memory Practical experience implementing agentic patterns such as: ReAct Planner-Executor Reflection Router Supervisor Multi-Agent Systems Human-in-the-Loop Experience with LLM evaluation, guardrails, monitoring, and iterative optimization based on production usage and failure analysis. Strong understanding of system architecture involving databases, APIs, agents, and orchestration applications. Hands-on experience with Docker and CI/CD pipelines. Nice-to-Have Experience in fintech, trading, investing, brokerage, or cryptocurrency-related products. Background in regulated industries with strong requirements around compliance, data protection, and AI output auditability. Broader AWS or Azure cloud expertise beyond AI services. Experience with LLM evaluation and observability platforms such as LangSmith, Langfuse, Ragas , or custom evaluation pipelines. Advanced practical expertise with modern agentic AI development tools and rapid prototyping approaches.

Задачи: — Анализ трафика всех источников — Анализ и оптимизация воронок — Интерпретация данных о поведении пользователей, формирование и донесение выводов и дальнейших действий для оптимизации сайтов и рекламных кампаний — Формирование рекомендаций и тестирование предложенных гипотез, постоянный поиск точек роста качества взаимодействия — Формирование отчетности Требования: — Опыт работы web аналитиком — Опыт анализа данных — Уверенный SQL, Excel — Опыт работы с инструментами веб аналитики (Яндекс Метрика / GA4) — Знание python на уровне medium — Опыт разработки сложных отчетов и моделей из различных источников данных — Опыт работы с BI — Понимание маркетинговых и продуктовых метрик Условия: — Работа в стабильной компании с возможностью профессионального и карьерного роста — Расширенную программу ДМС со стоматологией — Официальное трудоустройство, социальные гарантии: оплачиваемый отпуск, больничный — Полностью официальная заработная плата, выплаты 2 раза в месяц — График работы: 5\2 c 9:00- до 18:00 — Офис в 10 минутах от метро — Скидки на медицинское обслуживание в сети клиник для сотрудников и членов семьи — Насыщенная социальная жизнь (корпоративные мероприятия, праздники)

Задачи: — Поддерживать и обновлять существующие дашборды для маркетинговых команд; — Выполнять ad-hoc выгрузки и запросы от маркетологов (пуши, баннеры, рекламные кампании); — Ежедневно мониторить алерты по рекламным сущностям, первичная диагностика проблем; — Поддерживать витрины данных в Airflow: обновление, доработка по готовым ТЗ; — Документировать витрины, дашборды и аналитические процессы; — Первично коммуницировать с заказчиками по типовым вопросам; — Автоматизировать мелкие рутинные отчёты; — Участвовать в передаче офлайн-конверсий через S2S (server-to-server) и measurement protocol. Требования: — Опыт работы в маркетинговой аналитике от 2 лет; — Уверенное владение SQL (джойны, подзапросы, массивы, оконные функции); — Опыт работы с СУБД Clickhouse будет плюсом; — Понимание маркетинговых метрик: ДРР, ROMI, CPA, LTV, конверсии, воронки; — Понимание принципов атрибуции; — Знание рекламных систем: Яндекс.Директ, Google Ads, VK Реклама и т.п.; — Опыт работы с системами: Яндекс.Метрика, Google Analytics; — Опыт работы с BI-инструментами (Redash, Tableau, PowerBI или аналоги); — Понимание принципов работы с AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Copilot и др.) и умение применять их для ускорения рутинных задач: генерация SQL-запросов, написание регулярных выражений, помощь в анализе данных, подготовка документации; — Понимание или опыт передачи офлайн-конверсий через S2S (server-to-server) - осознание, зачем это нужно и как влияет на оценку эффективности рекламы; — Аналитическое мышление, умение задавать вопросы и самостоятельно разбираться в задаче. Будет плюсом: — Опыт работы с Airflow (или готовность быстро освоить); — Python на уровне работы с данными (pandas); — Практический опыт использования AI-инструментов в ежедневной работе: автоматизация отчетности, генерация кода, анализ больших текстов, работа с LLM для построения гипотез; — Практический опыт настройки или участия в передаче офлайн-конверсий через S2S (measurement protocol), работа с API рекламных систем для передачи конверсий.