Задачи:
— Около 60 производственных комплексов, 3 500+ сотрудников.
— Построение единой операционной системы и внедрение производственных стандартов.
— Повышение управленческой и производственной эффективности.
— Развитие управленческой команды, внедрение KPI и цифровых инструментов.
Требования:
— Руководитель с опытом управления крупными активами в животноводстве или птицеводстве, который успешно реализовывал проекты системных преобразований и повышения эффективности производства.
• Разработка и контроль исполнения производственной стратегии комплекса, выполнение производственной программы, каскадирование целей на руководящий состав, построение сквозной системы управления и внедрение real-time дашбордов для контроля KPI.
Location: Москва
AI-команда блока развития клиентского опыта B2C приглашает опытного AI-инженера для участия в создании AI-агентов и LLM-решений, которые улучшают взаимодействие с клиентами - как внешними, так и внутренними пользователями Сбера.
Мы строим передовые AI-инструменты на основе LLM, автоматизируем процессы и делаем сервисы персонализированными. Вы станете ключевым участником команды, которая внедряет AI-решения в реальные бизнес-процессы.
Наше управление состоит из 45+ специалистов: Data Scientists, AI и ML-инженеров, MLOps и Project-менеджеров. Мы активно развиваем решения на базе LLM, трансформируя клиентский опыт.
Обязанности
* разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
* дообучать LLM (на базе GigaChat) под конкретные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA)
* оборачивать разработанные модели и бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
* переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения.
Требования
* опыт: от 3 лет в Data Science или NLP с уверенным практическим применением LLM
* LLM & Agents: опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем или AI-агентов. Знание основных фреймворков: LangChain, LangGraph или аналогов
* NLP & ML: глубокое понимание NLP - от классических подходов (TF-IDF) до современных трансформеров и LLM; знание основных принципов и алгоритмов классического ML
* Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)
* Инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код на Python
* Владение Git, SQL, Bash, Docker.
будет плюсом:
* опыт интеграции AI-агентов и ML-моделей в высоконагруженные сервисы
* интерес к SOTA-подходам в агентной разработке
* практическое применение фреймворка DeepAgents в PET проектах
* опыт работы с Kubernetes.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы
* 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.
seniorМосква
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Location: Москва
Antifraud –это система, которая предотвращает хищение денежных средств клиентов. Мы входим в топ 5 самых нагруженных автоматизированных систем Сбера. Если вы талантливый и амбициозный специалист в сфере ИТ, если вы хотите вместе с нами развивать лучшие продукты для лучших клиентов и уверенно отвечать за результаты, то мы рады принять Вас в команду.
Обязанности
* обеспечение работоспособности и поддержка промышленной и тестовой среды;
* подготовка и проведение технологических работ, направленных на повышение надежности системы;
* настройка и доработка мониторинга АС;
* разработка скриптов автоматизации установки приложений.
* написание pipeline (Jenkins,Ansible);
Требования
* опыт работы с платформой управления контейнерами OpenShift/DropApp (Kubernetes);
* умение создавать объекты - deployments, configmaps;
* практический опыт работы с OpenShift/DropApp (развертывание и поддержка);
* уверенные практические знание Linux на уровне администратора;
* Istio - понимание работы;
* понимание жизненного цикла ПО.
Будет плюсом:
* опыт работы с инструментами мониторинга Zabbix, ELK, Kibana, Grafana.
* опыт работы с Kafka;
* опыт работы с БД (PostgreSQL);
* опыт работы с Prometheus;
Условия
* работа в офисе
* 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 (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.
The role involves discovering, researching, and reporting original news on cryptocurrency, blockchain, DeFi, Web3 and the broader digital-asset industry. - Pitch and develop original crypto news stories that match editorial objectives.
Location: Москва
Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей.
Сейчас мы в поисках Middle Data Scientist, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы.
Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду.
Обязанности
* cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)
* cоздание RAG-систем
* разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса
* дообучение и адаптация открытых LLM
* создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности.
Требования
* опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
* понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
* уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
* уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
* опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
* знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
* опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
* опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
* опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
* настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
* 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
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* 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 (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.
Location: Москва
Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.
Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе.
Мы ищем Product Manager для формирования видения и стратегии развития рекомендательных сервисов. Ваша роль будет ключевой в определении того, что и зачем мы строим, чтобы технологии приносили максимальную пользу бизнесу и пользователям. Если вы умеете находить баланс между пользовательской ценностью, технологическими возможностями и бизнес-эффектом — присоединяйтесь к нам!
Обязанности
* разрабатывать продуктовую стратегию развития рекомендаций, определяя образ результата и дорожную карту (Roadmap)
* проводить исследование рынка и конкурентов по рекомендациям, выявлять лучшие практики и адаптировать их под экосистему Сбера
* исследовать клиентское восприятие рекомендаций (качественные и количественные методы), выявлять боли и точки роста пользовательского опыта
* определять продуктовые метрики качества рекомендаций и связывать их с бизнес-показателями
* оценивать эффект от рекомендаций и их улучшения (финансовые показатели, лояльность, retention и др.)
* взаимодействовать с лидерами других продуктовых команд для синхронизации кросс-функциональных проектов и интеграции рекомендаций в различные поверхности
* формировать и приоритизировать бэклог гипотез, работать в связке с Data Scientists, Аналитиками и Разработкой для реализации фич
* презентовать результаты и стратегию стейкхолдерам и топ-менеджменту, защищать интересы продукта.
Требования
* опыт работы Product Manager от 3-х лет в стриминговых сервисах
* понимание принципов работы ML/AI (на уровне взаимодействия с командой Data Science)
* навык разработки продуктовых стратегий и управления жизненным циклом продукта (PLC)
* сильная аналитическая база: умение работать с данными, определять метрики успеха и проводить A/B-тесты
* опыт исследования пользовательского опыта и проведения CustDev / глубинных интервью
* отличные коммуникативные навыки, умение вести переговоры на уровне руководителей направлений
* системное мышление и умение работать в условиях неопределённости
* владение инструментами продуктовой аналитики и управления задачами.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
* 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
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Мы - молодая и динамичная команда, работающая над ключевым направлением развития процесса поддержки в Центре Снабжения.
Наша цель автоматизировать рутину, и создать интеллектуальную экосистему, которая изменит подход к сервису.
Наша текущая зона ответственности:
* разработка мультиагентной системы для платформы Центра Снабжения
* создание удобных цифровых рабочих мест для специалистов и руководителей службы поддержки
* внедрение сквозной автоматизации управленческой отчетности.
Мы строим процессы по гибкой методологии Agile, что позволяет нам быстро адаптироваться к изменениям и находить нестандартные решения.
Проект уже стартовал, но мы на ранней стадии - фундамент заложен, а ключевые решения ещё принимаются. Это отличный момент, чтобы присоединиться: вы сможете предлагать свои идеи и влиять на то, каким станет продукт, не тратя время на поддержку устаревшего кода.
В нашей культуре ценится открытость: мы напрямую взаимодействуем с бизнес-заказчиками и пользователями, обсуждаем требования и не боимся предлагать смелые идеи. Если вы разделяете ценности ответственности, непрерывного развития и стремитесь делать продукт, которым можно гордиться, нам по пути.
Обязанности
* проектирование мультиагентной системы поддержки: описание логики взаимодействия агентов, сценариев обработки запросов и маршрутизации задач
* сбор и формализация требований к функциональности рабочих мест специалиста и руководителя службы поддержки
* разработка и описание бизнес-логики автоматизации управленческой отчетности (метрики, дашборды, KPI)
* взаимодействие с бизнес-заказчиками и пользователями: проведение интервью, семинаров, презентаций прототипов
* составление технического задания и проектной документации (Use Cases, User Stories, диаграммы потоков данных, BPMN)
* совместная работа с разработчиками на всех этапах — от идеи до релиза: разбор ТЗ, уточнение деталей, приёмка результатов
* участие в выборе AI-инструментов и сценариев их применения в системе поддержки (классификация запросов, суммаризация, генерация ответов, предсказание инцидентов, оценка качества моделей через метрики точности/полноты/F1, контроль галлюцинаций LLM)
* анализ и оптимизация процессов службы поддержки с точки зрения эффективности и пользовательского опыта.
Требования
* опыт работы системным-аналитиком от 3 лет
* опыт проектирования сложных систем с распределённой логикой (желательно в сфере поддержки, сервисных платформ или автоматизации бизнес-процессов)
* понимание основ AI/ML: знаете, как применять NLP для работы с текстами (классификация, суммаризация, извлечение сущностей, генерация), понимаете ограничения и возможности моделей
* уверенное владение нотациями - BPMN, UML (диаграммы классов, последовательностей, потоков данных)
* навыки работы с API: понимание REST, OpenAPI/Swagger, умеете читать и писать спецификации и проектировать контракты новых эндпоинтов
* опыт работы по Agile/Scrum: ведение бэклога, участие в спринтах, ретроспективах
* умение работать с требованиями: от сбора до управления изменениями, знание разных уровней требований (бизнес, функциональные, нефункциональные - производительность, отказоустойчивость, доступность)
* отличные коммуникативные навыки: умеете говорить на одном языке с бизнесом и разработчиками, объяснять сложное простыми словами.
Будет плюсом:
* понимание принципов работы LLM, RAG, LangChain/LangGraph
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт работы в Сбере.
Условия
* комфортный современный офис в Москве (ул. Вавилова 23стр1)
* график работы – офис на период испытательного срока, 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
Ищем бухгалтера, который возьмёт на себя текущий учёт: кадры, отчётность по сотрудникам ПФР, касса, банк, списание материалов. Зарплата и кадры — приём, увольнение, вести ведомость по сотрудникам, знание ТК;
• Поиск и первичный скрининг резюме кандидатов на профильных сайтах и в соцсетях. • Проведение первичных телефонных или онлайн-интервью (скрининг по чек-листу).
Вести несколько клиентских проектов одновременно: от получения брифа до презентации результатов. Принимать входящие запросы, уточнять вводные, помогать клиенту точно формулировать задачи и переводить их на язык команды — в виде понятных и подробных ТЗ.