Вакансии

Внедрение и интеграция набора программных продуктов ГК Astra в пилотные инфраструктуры ключевых Заказчиков, с использованием подхода Infrastructure as code. Опыт работы с ОС Linux, понимание принципов работы ОС Linux.

Location: Москва Мы команда ФинСтрой AI, которая разрабатывает ИИ-решения для прогнозирования стоимости объектов строительства СБЕРа. Наша задача сократить срок подготовки оценки объекта строительства и повысить её точность. Ищем AQA-инженера, который будет тестировать поведение агента, интеграции и пользовательские сценарии. Обязанности ### **Задачи:** * формировать и поддерживать тестовую модель продукта совместно с аналитиками и разработчиками * формировать тестовые корзины для детерминированных и недетерминированных сценариев агента: входные данные, источники, ожидаемый результат и критерии проверки * формировать нагрузочный профиль агента * описывать модель поведения агента в основных, альтернативных и негативных сценариях * разработка автотестов по тест-кейсам * проводить функциональное, интеграционное, регрессионное и исследовательское тестирование web-интерфейса, backend и API * проверять корректность расчётов, полноту и непротиворечивость результата, актуальность данных, наличие обоснований и ссылок на источники * разбирать логи и трайсы работы агента, локализовывать ошибки на уровне модели, интеграции, данных или тестового стенда * тестировать сценарии с отсутствующими или противоречивыми данными, ошибками API, тайм-аутами и недоступностью внешних сервисов * заводить и сопровождать дефекты, поддерживать тестовую документацию и участвовать в подготовке релизов. Требования ### **Мы ожидаем** * опыт коммерческого тестирования web и backend-систем от трех лет * опыт автоматизации тестирования на Python, Java или TypeScript с использованием Pytest, Requests, Playwright, Selenium или аналогов * знание теории тестирования и практический опыт применения техник тест-дизайна * опыт тестирования ИИ-решений, RAG-систем или продуктов с использованием LLM * опыт тестирования REST API и интеграций * навыки работы с JSON, Postman или curl, DevTools и логами * понимание клиент-серверной архитектуры и базовых принципов работы микросервисов * умение составлять тест-кейсы, чек-листы и понятные отчёты о дефектах * готовность тестировать сценарии с вариативным результатом, выполнять повторные прогоны и сравнивать результаты с заданными критериями * умение уточнять требования и взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и бизнес-экспертами **Будет плюсом:** * опыт проведения нагрузочного тестирования * опыт создания eval-наборов или автоматизированных проверок результатов работы ИИ-систем * опыт тестирования тулов и MCP-серверов: контрактов, схем, авторизации, тайм-аутов, повторных вызовов и обработки ошибок * опыт тестирования финансовых, аналитических, банковских или строительных систем. Условия ### Мы предлагаем: * 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 * ипотека для сотрудников выгоднее до 4% * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.

— Разработка инструментов для AI-агентов и интеграция с корпоративными системами (1С, почта, файловые ресурсы);

-Разработка инструментов для агентов и интеграций с корпоративными системами (1С, почта, файловые ресурсы). -Обработка документов: договоры, счета, таблицы.

- Портирование и адаптация Unity-проектов под Android, iOS, WebGL и другие платформы. - Интеграция и настройка рекламных SDK, mediation-платформ (Appodeal, AdMob и др.).

Location: Москва О команде Kandinsky разрабатывает собственные генеративные модели для изображений и видео. Сейчас мы собираем небольшую продуктовую команду, которая превращает эти технологии в пользовательские приложения. Работаем в стартаповом режиме: быстро проверяем гипотезы, запускаем прототипы и развиваем то, что работает. У нас есть собственные модели, вычислительная инфраструктура и возможность работать вместе с исследователями. Ищем ML-инженера, который возьмёт на себя ML-часть новых продуктов: от выбора подхода и первых экспериментов до стабильной работы решения в приложении. Для нас важны сильная инженерная база, самостоятельность и умение доводить эксперименты до практического результата. Нужен человек, который сможет получить задачу вроде «сделать качественную виртуальную примерку» или «ускорить обработку фотографии», самостоятельно разобраться в подходах, проверить гипотезы и предложить рабочее решение. Обязанности * Решать прикладные задачи генерации и редактирования изображений и видео, обработки фотографий и компьютерного зрения. * Находить и проверять подходящие модели, статьи и открытые реализации, быстро собирать рабочие прототипы. * Строить пайплайны из генеративных моделей, CV-компонентов, LLM и внешних API. * Работать над качеством результата: сохранением внешности и деталей, управляемостью редактирования, устранением артефактов. * Готовить тестовые наборы, сравнивать подходы и выстраивать воспроизводимую оценку качества. * Оптимизировать скорость, потребление памяти и стоимость обработки. * При необходимости адаптировать и дообучать готовые модели, готовить для этого данные. * Вместе с разработчиками внедрять решения в продукты и разбирать ошибки на реальных пользовательских примерах. * Активно использовать AI-агентов и автоматизацию в разработке и исследованиях. Требования * Уверенный Python и опыт работы с PyTorch. * Хорошее понимание основ машинного обучения и компьютерного зрения. * Практический опыт работы с моделями для изображений или видео. * Умение читать статьи, разбираться в чужом коде и воспроизводить результаты. * Навык постановки экспериментов: выбор данных, метрик и базовых решений для сравнения, анализ ошибок. * Понимание компромиссов между качеством, скоростью и стоимостью. * Опыт работы с Linux, Git и Docker. **Будет плюсом** * Опыт генерации и редактирования изображений, виртуальной примерки, обработки лиц или ретуши. * Дообучение генеративных моделей, работа с LoRA и подготовка датасетов. * ONNX Runtime, LiteRT/TFLite, квантизация и запуск моделей на CPU или мобильных устройствах. * Работа с мультимодальными моделями, агентными пайплайнами и автоматической оценкой результатов. * Опыт внедрения ML-решений в пользовательские продукты

Location: Москва "Мои Сервисы" отвечают за то, как пользователь увидит ваш продукт на платформе, как будет проходить его клиентский путь. Это платформенное решение, основанное на принципах микросервисной архитектуры, с собственной дизайн-системой и готовым набором общеплатформенных сервисов. "Мои Сервисы" упрощают процедуру выхода новых продуктов в промышленную эксплуатацию и снижают расходы на разработку фронтальной части приложений. Уникальные особенности решения: * собственная дизайн-система Астра и собственная библиотека компонентов, благодаря чему добиваемся единого UX/UI при работе с разными продуктами * включены в реестр отечественного ПО – АС Мои Сервисы полностью вендоронезависима * используем отдельную инсталляцию ППРБ Блока Сервисы и Безопасности, что позволяет оперативно добавлять новые компоненты (SberFlow, V Search и т.д.) * реализована микрофронтовая архитектура, позволяющая добавлять в Мои Сервисы новые ИТ-продукты, реализованные в виде самостоятельных приложений. При этом сами приложения разрабатываются своими продуктовыми командами, размещены на своих КТС и внедряются в своем релизном цикле. Мы готовы разместить в Моих Сервисах и ваше приложение * обеспечена бесшовная интеграция с ИИ-помощником (ГигаЧат с поддержкой RAG), благодаря чему виджет ИИ-помощника (чат-бот) всегда под рукой и готов помочь пользователям с их задачами * 14 команд выбрали «Мои Сервисы» для разработки фронтальной части и последующей дистрибуции. Обязанности * исследование бизнес-процессов и клиентских путей, подлежащих автоматизации * взаимодействие с заказчиком с целью сбора информации, формирование бизнес-требований * проработка и согласование требований к АС и интеграций со смежными системами * декомпозиция бизнес-требований на бэклог задач для разработки * подготовка технической документации для функционала системы и интеграционных интерфейсов * участие в принятии архитектурных решений в тестировании, приёмке и внедрении системы * взаимодействие с разработчиками и бизнес-заказчиком в формате Agile * осуществление архитектурного надзора над подрядчиком. Требования * подтвержденный опыт работы системным аналитиком от пяти лет * опыт участия в крупных проектах автоматизации полного цикла * знание нотаций моделирования бизнес-процессов * знания в области архитектуры приложений * умение моделировать клиентский путь * владение навыками сбора, анализа и описания требований * отличные навыки общения с заказчиком и разработчиками, развитые коммуникативные способности * понимание жизненного цикла разработки ПО, основные методологии разработки ПО (Waterfall, Agile) * опыт командной разработки с использованием Confluence, Jira * знание основных методологий разработки программного обеспечения (Agile, DevOps и т.п.) * знание основ баз данных, тестирования и развёртывания ПО * системное мышление, аналитический подход к решению задач, ориентация на результат * умение планировать собственную загрузку * оконченное высшее образование * 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 * 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 * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Ищу СММ-специалиста в онлайн-школу по управлению.

Location: Москва Ищем Senior Backend Developer в платформенную команду. Роль предполагает не только разработку ключевой функциональности, но и влияние на технические решения, архитектуру сервисов и инженерные практики команды. Платформа представляет собой набор внутренних сервисов, от которых зависят продуктовые команды, поэтому особенно важны отказоустойчивость, качество API-контрактов и стабильная работа сервисов под нагрузкой. Обязанности Обязанности * разработка ключевой функциональности платформенных сервисов * участие в проектировании и развитии архитектуры сервисов и межсервисных интеграций * участие в принятии и документировании технических решений * Code review, поддержка качества кода и развитие инженерных практик команды * декомпозиция и техническая проработка задач совместно с product-направлением * менторинг менее опытных разработчиков, помощь в сложных технических вопросах * взаимодействие с DevOps, аналитиками и смежными продуктовыми командами * работа над производительностью, observability и отказоустойчивостью сервисов Требования * 4+ лет коммерческой backend-разработки на Java * уверенное владение Java 17+ * глубокое понимание Spring Boot / Spring Framework * практический опыт работы с Apache Kafka * опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем, написание и оптимизация запросов * опыт работы с MongoDB в production-среде * опыт разработки и поддержки микросервисных систем * Понимание принципов отказоустойчивости, стабильности интеграций и проектирования API-контрактов Будет плюсом: * опыт в Application Security / AppSec * понимание практик безопасной разработки * опыт работы с платформенными или инфраструктурными продуктами * опыт с observability-стеком: Grafana, Prometheus, ELK / Loki * опыт менторинга, technical ownership или неформального лидерства в команде * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия * комфортный современный офис * график работы – офис, гибрид * 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 (для Junior позиций) * 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.

• Уверенное знание JavaScript / TypeScript. • Опыт коммерческой разработки на React.

— Разрабатывать и реализовывать маркетинговую стратегию университета и портфеля образовательных продуктов на основе анализа целевых аудиторий, конкурентов, рынка и потребительского поведения. — Управлять продвижением неоднородного портфеля: удерживать качество конкурса на программах с высоким спросом и формировать спрос там, где его недостаточно.

Location: Москва Мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AIJourney, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны. Обязанности • cтроить и развивать систему оценки качества LLM, RAG и агентов: тестовые наборы, метрики, автоматические прогоны, отчёты • проводить регрессионное тестирование в CI при смене моделей, промптов и настроек, контролировать качество перед релизами и показами • оценивать агентов по траекториям: успешность задач, ошибки вызова инструментов, лишние шаги • калибровать автоматическую оценку (LLM-as-a-judge) против экспертной разметки • строить пайплайны обработки документов: PDF, сканы, OCR, таблицы, восстановление структуры • готовить датасеты для дообучения, включая синтетические данные и траектории вызова инструментов. Требования • от 3 лет в Data Science, Data Engineering или ML, из них не менее года с LLM-проектами • опыт построения с нуля системы оценки качества LLM или RAG • знание метрик поиска (recall@k, MRR, nDCG) и метрик ответов (faithfulness, полнота, корректность) • опыт оценки агентных систем или многошаговых сценариев • прикладная статистика: доверительные интервалы, значимость различий, размер выборки • опыт обработки реальных документов в продакшене, включая OCR • Python на уровне production-кода, уверенный SQL • оркестрация пайплайнов (Airflow, Prefect, Dagster или аналоги), версионирование данных и трекинг экспериментов (DVC, MLflow или аналоги). **Будет плюсом:** • работа с юридическими, нормативными или канцелярскими текстами на русском языке • классический NLP: NER, классификация, извлечение сущностей • опыт с русскоязычными бенчмарками • работа с персональными данными по 152-ФЗ • Elasticsearch, OpenSearch, векторные базы данных. Условия * гибридный формат работы (м Кутузовская) * 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.

Location: Москва Мы - команда, создающая **комплексную систему противодействия мошенничеству** и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты **собственной разработки** для: * Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) * Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт * Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений * Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу: * AI-решения для глубокого анализа данных * Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы * Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов * Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов * RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями Наш передовой технологический стек: * Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL * Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink * Backend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp) * Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet * AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant) * QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure * DevOps - Docker, Helm, Jenkins Обязанности * Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки * Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence * Развитие направления мультиагентных решений обеспечивая полный цикл реализации * Проведение исследовательских работ и тестирование новых подходов и техник AI * Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций * Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных * Участие в полном цикле разработки и внедрения Требования * Умение быстро погружаться в исследуемую область и оперативно переключаться на новое направление * Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы * Опыт проектирования логической и физической моделей данных. Языки SQL: понимание работы ETL-инструментов, умение писать SQL-запросы различной сложности * Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API * Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать * Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий * Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды Будет плюсом * Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.) * Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps * Наличие опыта разработки собственных библиотек и инструментов для AI * Опыт успешного внедрения AI-решений, знание инструментов AI на рынке * Опыт программирования на любом языке и способность анализировать код * Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka) * Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j) Условия * Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская) * ежегодный пересмотр зарплаты, 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Мы ищем технического продакт-менеджера, который будет развивать два платформенных продукта для команд Авито: LLM Gateway — единую точку доступа к внутренним и внешним языковым моделям с удобным подключением, управлением лимитами и прозрачной стоимостью использования; LLM Eval — платформу оценки качества разных LLM-проектов, которая поможет командам сравнивать решения, проверять изменения и находить ухудшения качества до релиза. Вам предстоит вести полный продуктовый цикл: исследовать потребности внутренних пользователей, определять стратегию и приоритеты, запускать решения вместе с техническими командами и оценивать их пользу. Главная задача — сделать работу с LLM в Авито удобной, надёжной и экономически эффективной. Какие задачи вас ждут: исследовать потребности внутренних команд, находить общие проблемы и превращать их в возможности для развития платформ; формировать стратегию, дорожную карту и бэклог двух продуктов, согласовывать приоритеты и зависимости с заинтересованными командами; определять метрики успеха: скорость подключения и запуска первых сценариев, активное использование платформ, стоимость обращений к моделям и охват проектов регулярными проверками качества; отвечать за внедрение продуктов: организовывать пилоты, собирать обратную связь, улучшать документацию и пользовательские сценарии. Примеры будущих задач: в LLM Gateway: развивать самостоятельное подключение команд к моделям: каталог доступных LLM, оформление доступов, управление квотами и лимитами, просмотр потребления; выстроить прозрачную экономику использования внутренних и внешних моделей: оценку стоимости запросов, распределение затрат между командами, бюджетирование и прогнозирование расходов; вместе с закупками, юристами, информационной безопасностью и инженерами организовать выбор и подключение внешних провайдеров с учётом качества, стоимости, надёжности и требований к данным; совместно с DS и инженерными командами развивать подходы к выбору моделей и маршрутизации запросов, находить баланс между качеством ответа, скоростью и стоимостью; в LLM Eval: определить ключевые сценарии и MVP платформы оценки качества для разных LLM-проектов внутри Авито; вместе с DS и продуктовыми командами сформировать требования к тестовым наборам, метрикам и способам оценки: автоматическим проверкам, экспертной разметке и использованию LLM в роли оценщика; создать удобный путь от подключения проекта и запуска оценки до сравнения моделей, промптов и версий решения, анализа ошибок и принятия решения о релизе; обеспечить воспроизводимость результатов и встроить регулярные проверки качества в процесс разработки LLM-продуктов. Мы ждём, что вы: имеете опыт управления техническими или платформенными продуктами и можете рассказать о результатах их запуска и развития; умеете исследовать потребности пользователей, проверять гипотезы и приоритизировать задачи по ожидаемому эффекту; понимаете принципы работы API, интеграций и серверных систем, можете обсуждать технические ограничения и варианты решений с инженерами; разбираетесь в принципах применения LLM и понимаете компромиссы между качеством, задержкой ответа, пропускной способностью и стоимостью; умеете работать с продуктовыми метриками и экономикой: оценивать эффект изменений, стоимость использования и потребность в ресурсах; самостоятельно работаете с неопределённостью и умеете согласовывать интересы нескольких команд. Будет здорово, если вы: развивали ML/LLM-платформы, инструменты для разработчиков или внутренние инфраструктурные продукты; участвовали в построении систем оценки качества ML/LLM-решений и знакомы с особенностями автоматической и экспертной оценки; работали с экономикой облачных сервисов или GPU-инфраструктуры, бюджетированием и внешними технологическими провайдерами; имеете опыт в разработке, аналитике или Data Science и используете его в продуктовой работе. Работа у нас — это: расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ‑консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания; возможность запускать продукты, которыми пользуются миллионы людей; зрелая продуктовая культура с прозрачными и эффективными процессами; перспективы для роста и понятный карьерный трек; комьюнити экспертов мирового уровня, обучение, поддержка и обмен опытом.

— Работа с блогерами и контент-креаторами: поиск, коммуникация, согласование условий, контроль публикаций и результатов.

Задачи: — Обработка птицы на конвейере — Обвалка сырья — Набор продукции — Навеска, погрузка, разгрузка, выгрузка, сортировка продукции — Обвалка тушек птицы, упаковка, сортировка, перемещение продукции

What you'll do Designing the upper-level logic for marketing budget management: rules and models for allocating budget across products and traffic sources, validating the approach and preparing it for automation. Developing and validating Early LTV metrics/models to support intra-week performance marketing and budget allocation decisions.

Нам нужен менеджер, который станет голосом студии для покупателей: подскажет, поможет выбрать и доведёт заказ до дверей. — общаться с покупателями в Telegram, WhatsApp и ВКонтакте: отвечать на вопросы, принимать заказы.