Вакансии

Разрабатывать и улучшать модели рекомендаций и ранжирования для разных пользовательских сценариев: рекомендации заведений на карте, поиск по категориям, персональные подборки. Формулировать и проверять продуктовые и ML-гипотезы: проводить офлайн-оценку моделей и участвовать в A/B-тестах.

Location: Москва SberData отвечает за развитие платформы для работы с данными в Сбере. У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов. Мы создаем собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения и активно сотрудничаем со всеми блоками Сбера для решения их бизнес-задач: наши пользователи сделали уже свыше 6500 витрин. SberData внедряет лучшие практики работы с данными, снижает стоимость хранения данных, повышает скорость получения данных, внедряет AI-технологии. Нашими решениями пользуются свыше 30 тыс человек. Наш технический стек: Многокомпонентное Java-приложение с Web UI, PostgreSQL, Greenplum, LInux, IAMProxy, SynGX. Обязанности ### Обязанности * техническая диагностика причин сбоев при работе компонент АC, поиск решения для их восстановления и workaround-ов * выполнение роли 3ЛС, коммуникации с пользователями для помощи в решении их проблем при работе с нашим приложением * консультирование пользователей по вопросам работы АС * выполнение задач по сопровождению стендов; мониторинг появления МПР, задач на обновление и пр. выполнение обновлений (через инструменты автоматизации) и выяснение последовательностей шагов для устранения МПР * участие в обсуждении с разработчиками и DevOps-инженерами дефектов найденных в ПО, сбор диагностической информации о дефектах для передачи разработчикам * описания дефектов ПО выявленных пр коммуникации с пользователями (либо обнаруженных самостоятельно) и задач для разработчиков на доработку ПО * управление процессом обновления компонентов серверного ПО на стендах. Требования ### Требования * опыт работа с логами и трассировкой: чтение логов приложения (Log4j, Logback), анализ Stack Trace ошибок * знание языка SQL-запросов на базовом уровне * понимание принципа работы реляционных СУБД, опыт работы с СУБД (PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse) * знание основных команд Linux (bash, sh ) и знакомство с утилитами командной строки: curl , telnet, grep, netstat и пр * понимание основных принципов работы 3-х-звенных приложение на основе Java и реляционных БД * общее представление о форматах данных: XML, JSON, CSV * понимание доменной области BI: представление о процессах сбора данных (ETL/ELT) * знание технических основ инф-ной безопасности (аутентификция, TLS/mTLS) * базовые знания прокола обмена данным REST ( понимание структуры GET и POST запросов) * знакомство с инструментами мониторинга: опыт работы с Prometheus, Grafana Условия ### Мы предлагаем * комфортный современный офис в Москве: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы * 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 * 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.

Проектировать технические решения для интеграционных задач разного уровня сложности, тесно взаимодействия с командами мобильных клиентов. Брать на себя ответственность за кодовую базу продукта и демонстрировать проактивный подход к улучшению качества архитектуры проекта.

Формирование и реализация IT-стратегии и цифровой трансформации. Развитие корпоративных систем: ERP, CRM, управление проектами и финансами.

Разрабатывать и поддерживать высоконагруженное приложение. У тебя есть опыт командной разработки на нашем стеке от 4х лет, ты хорошо знаешь Golang.

Ведение технически сложных задач: от анализа БТ и проектирования до запуска в прод. Самостоятельная проработка технических решений, декомпозиция сложных задач, доведение их до прода.

Задачи: — Совершать звонки, проводить телефонные, видео-презентации, встречи с клиентами. — Привлекать и сопровождать клиентов, решать их задачи с помощью медийной и контекстной рекламы. — Самостоятельно принимать решения и напрямую влиять на личный заработок. Требования: — Готовность осваивать новую профессию, проводить презентации и переговоры на уровне первых лиц компании. — Понимание, что такое продажи и нацеленность на увеличение личного дохода. — Энергичность, коммуникабельность и удовольствие от общения и знакомств с новыми людьми. Условия: — Белая зарплата без верхнего предела: стартовый оклад 60 000 рублей + проценты от ваших продаж начиная с первого месяца работы (ежеквартально аттестация и возможность повысить фиксированную сумму, а также горизонтальный рост). — График работы 5/2 с 9.00 до 18.00, трудоустройство по ТК РФ. — ДМС и бесплатная телемедицина, штатный медицинский координатор. — Комфортные условия и дружная команда. — Работа в просторном офисе open space. — Клиентская база и удобная ERM, использование в работе передовых технологий, участие в корпоративных программах/корпоративная библиотека.

Проектировать и разрабатывать сервисы, обрабатывающие миллиарды событий пользователей. Решать сложные инженерные задачи: склейка идентификаторов, расчеты метрик, real-time агрегации, построение витрин.

Участие в пресейле: проработка концепции проекта исходя из задач заказчика. Взаимодействие с заказчиком и иными участниками проекта: защита архитектурных решений, результатов.

Описание вакансии Обязанности: - Разработка и защита продуктовых дорожных карт перед внутренними и внешними стейкхолдерами; - Формирование продуктовых и архитектурных требований для высоконагруженных систем;

Provide IT support to employees with software and hardware-related issues. Diagnose and troubleshoot problems with operating systems, applications, network connectivity, access permissions, and corporate services.

Мы ищем специалиста, который проектирует надёжные системы и предотвращает возникновение проблем до их появления. Кого мы ищем: Проактивного инженера, который смотрит на 3 шага вперед.

Location: Москва Наша команда занимается инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения и развиваем вычислительную платформу банка: классические виртуализированные среды, серверные мощности и хранилища данных, а также новую платформу для GPU-ресурсов под обучение и инференс моделей. Масштаб — десятки тысяч серверов, работаем в регуляторном контуре банка (152-ФЗ, КИИ, импортозамещение). Ядро нашей работы — понять, как команды банка реально потребляют вычислительные ресурсы, и превратить это понимание в платформу. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используя инновационные решения и предоставляя качественный сервис и надёжную поддержку. Сейчас мы обновляем существующую платформу виртуализации, развиваем систему управления внутренним облаком и строим инфраструктуру для GPU. Обязанности ### **Задачи:** * формировать целевую архитектуру вычислительной платформы (классической и GPU) и проектировать сервисную модель потребления вычислительных ресурсов * повышать эффективность использования GPU-парка и строить систему метрик эффективности * развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка и наблюдаемость платформы (телеметрия ускорителей и фабрик, приёмочные тесты производительности, контроль реальной утилизации выделенных ресурсов заказчиками) * вести технический жизненный цикл платформы и участвовать в развитии системы управления вычислительными ресурсами, оценивать экономику инфраструктурных решений * обеспечивать взаимодействие внутри банка, проводить инфраструктурные решения через согласования * выступать связующим звеном между ML-командами и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать учитывать стандарты при проектировании систем, прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI, оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов * переводить запросы заказчиков в инженерные требования и управлять технической работой с внешними вендорами и интеграторами. Требования ### **Мы ждем от тебя:** * понимание различий профилей нагрузки (от интерактивных сессий до многодневных распределённых обучений) и жизненного цикла ML-проекта глазами потребителя ресурсов * опыт работы на стыке ML-команд и инфраструктуры, понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры (классической и под GPU), уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC) * знание типовых сценариев потребления GPU и рычагов оптимизации GPU-ресурсов, умение работать с метриками утилизации, опыт повышения эффективности использования GPU-парка * опыт работы с серверными платформами и ускорителями, с оркестрацией вычислительных ресурсов (Slurm, Kubernetes), с практиками multi-tenancy и квотирования, владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code) * понимание типовых сценариев потребления классических ресурсов (виртуальные машины, контейнеры, частные облака, файловые и блочные СХД) и чем их профили нагрузки отличаются от ML * опыт процессной и координационной работы, взаимодействия с вендорами и подрядчиками, способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения * владение современными AI-инструментами в рамках применения их в ежедневной работе для анализа, проектирования, подготовки документации и автоматизации рутинных задач (LLM-ассистенты, AI-агенты, AI-код-ассистенты). Будет плюсом: * опыт выстраивания архитектурных процессов с нуля (комитеты, процедуры согласования, регламенты) * навыки использования или внедрения AI-сервисов, навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях * опыт проектирования стоек высокой плотности и жидкостного охлаждения * навыки разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов * опыт регуляторного контура (аттестация, КИИ, работа с отечественным оборудованием и ПО из реестров) * наличие публичных докладов и статей по инфраструктурной тематике. Условия ### **Мы предлагаем:** * офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * 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 в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу. Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов: 1. Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд. 2. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов. Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph. Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling). 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 * под руководством ментора разрабатывать и поддерживать оркестрацию агентов на LangGraph: реализовывать узлы графа, работать с состоянием и условными переходами * писать и улучшать скиллы и инструменты (tools) для агента: интеграция с внешними HTTP API, валидация результатов по JSON Schema, простые ReAct-подграфы * работать с LLM: писать и править промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, экспериментировать с параметрами моделей и function/tool calling * разрабатывать HTTP-контур: REST- и SSE-эндпоинты (инициация диалогов, стриминг ответов, управление историей) под руководством старших коллег * участвовать в подключении внешних систем: HTTP API, Kafka, поисковые движки; помогать в развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг) * покрывать код тестами: unit- и интеграционные тесты (pytest, моки LLM и внешних сервисов); соблюдать стандарты качества — строгая типизация mypy, линтинг ruff, код-ревью * участвовать в код-ревью (сначала как автор, затем как ревьюер), учиться архитектуре агентских систем и банковским требованиям к безопасности * версионировать и проверять промпты: сравнение поведенческих сценариев, проверка на реальных моделях. Требования * уверенно пишете на Python (3.10+): знаете ООП, структуры данных, базовые алгоритмы; пишете чистый и читаемый код * имеете практический опыт async/await / asyncio (коммерческий, стажировка или серьёзный пет-проект) * знакомы с веб-фреймворками FastAPI и/или aiohttp на уровне pet-проектов или коммерческого опыта до 1–2 лет; понимаете основы REST API * понимаете, как работают LLM через API (GigaChat, ChatGPT и аналоги): промпты, структурированный вывод, function/tool calling — хотя бы на уровне собственных экспериментов * знакомы с LangChain/LangGraph или другими оркестраторами агентов либо готовы быстро освоить их при сильной инженерной базе * знаете SQL и имеете базовый опыт работы с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции) * используете Pydantic (или аналогичные инструменты валидации) и понимаете ценность строгой типизации * готовы писать тесты (pytest), пользоваться Git, следовать стандартам код-ревью и CI/CD * высокая обучаемость, curiosity к LLM-технологиям и желание расти в AI-инженерии * начала высшего образования достаточно; рассматриваем студентов старших курсов и выпускников. Будет плюсом: ------------- * стажировки или коммерческий опыт разработки на Python (от 3–6 месяцев) * пет-проекты с LLM: телеграм-боты с AI, RAG-ассистенты, агентные приложения на LangChain/LangGraph * понимание RAG: эмбеддинги, векторный поиск, pgvector * базовые навыки Docker, Git, Linux * опыт работы с кодинговыми агентами (GigaCode CLI) и понимание принципов SDD * знакомство с Kafka, OpenSearch, наблюдаемостью (Grafana/Prometheus, OpenTelemetry) * участие в хакатонах, олимпиадах, open-source * понимание основ безопасности и интерес к банковскому домену * 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 * гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32 * 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.

Проектировать и развивать Data Lakehouse платформу. Разрабатывать ETL/ELT пайплайны на базе Spark, DBT и Trino.

AI Consultant to help enterprises identify, design, and launch high-value AI agents with measurable outcomes. Sitting at the intersection of business consulting, AI strategy, and solution design, you'll be a trusted advisor to our customers — driving their AI strategies, creating AI adoption roadmaps, and designing AI agent concepts and specifications.

Partner directly with utility C-suite executives (CEOs, COOs, CFOs, Chief Sustainability Officers) to align macro pressures—decarbonization, grid modernization, and capital reallocation—with execution-level transformation roadmaps.

We are seeking an established consulting leader—a current Big Four Director, Managing Director, or Partner-track Senior Manager—to spearhead our highest-stakes Oil & Gas engagements. In this executive-level role, you will serve as the principal strategic architect for our most valuable Upstream, Midstream, Downstream, and LNG accounts globally.