Вакансии

▫️поставить цели и метрики разметки (покрытие, точность, свежесть),. ▫️регулярно сравнивать нас с конкурентами,.

• Реализовывать фичи по готовым описаниям и доводить их до релиза в прод. • Разбирать и чинить баги: диагностика, фиксы и проверка на проде.

Location: Москва Адаптивный PL и Цифровая арена — это мультиагентная платформа на базе ИИ, которая формирует адаптивные персонализированные предложения для продажи продуктов Сбера клиентам. Платформа работает на современном технологическом стеке: Java, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL. Инфраструктура базируется на Kubernetes (OpenShift). Это абсолютно новая система без легаси-кода. Команда уже разработала и вывела MVP на ПРОД. Следующая стадия развития проекта — расширение функционала и тираж на всю сеть офисов Сбера по всей стране. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. 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 * сбор, анализ и формализация требований к функциональным возможностям платформы (совместно с бизнес-заказчиками и продуктовой командой) * моделирование бизнес-процессов (BPMN) и проектирование логики работы микросервисов * описание сценариев интеграции с внешними системами (каналы продаж, CRM, партнёрские сервисы) через REST API и Kafka * проектирование архитектуры взаимодействия компонентов в рамках существующей инфраструктуры (Kubernetes, Kafka, базы данных) * подготовка аналитической документации: User Stories, Use Cases, спецификации API, схемы данных * анализ и оптимизация текущих процессов платформы для повышения эффективности и качества. Требования * опыт системного и бизнес-анализа от 4 лет * умение моделировать бизнес-процессы (BPMN, UML) и описывать логику работы систем * понимание архитектуры распределённых систем: микросервисы, очереди сообщений (Kafka), REST, базы данных (SQL) * знание основ Java / Spring Boot — будет плюсом (важно понимать ограничения и возможности разработки) * опыт работы с инструментами управления требованиями (Jira, Confluence, Wiki) * навыки написания спецификаций API (OpenAPI/Swagger) и работы с JSON/XML * навыки работы с генеративными ИИ-моделями. ### Будет преимуществом: * знание SQL и умение строить запросы * понимание процессов CI/CD и особенностей развёртывания в Kubernetes * опыт анализа данных (SQL, Elasticsearch, аналитические отчёты) * знакомство с инструментами архитектурного моделирования. Условия * комфортный современный офис на м. Кутузовская * формат работы: офис на время адаптации и далее 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный Мы ищем аналитика, который будет вместе с нами повышать качество AI-сервисов и LLM-агентов в Яндекс Финтехе: определять критерии оценки, исследовать ошибки и проверять, становятся ли решения полезнее для пользователей. Приходите, если используете Python для анализа данных и пишете запросы на SQL. Мы ищем аналитика, который будет вместе с нами повышать качество AI-сервисов и LLM-агентов в Яндекс Финтехе: определять критерии оценки, исследовать ошибки и проверять, становятся ли решения полезнее для пользователей. В финансовых сценариях важны детали: необходимо отслеживать, правильно ли модель объясняет условия и выполняет расчёты, использует ли актуальную информацию и понимает ли, когда данных для ответа недостаточно. Вам предстоит превращать эти требования в измеримые показатели и помогать команде принимать решения на основе результатов оценки. Вы будете работать на стыке аналитики, машинного обучения и продукта — вместе с разработчиками и экспертами в предметной области. Обязанности Развитие метрик качества Вам предстоит определять, что означает хороший результат для разных AI-сценариев, и разрабатывать методы его измерения. Нужно будет учитывать точность, полноту и полезность ответов, а также корректность действий агентов и успешность решения пользовательской задачи. Подготовка данных и организация разметки Вы будете собирать оценочные наборы из типичных запросов, сложных случаев и найденных ошибок. Вместе с экспертами — готовить инструкции для разметчиков, разбирать спорные оценки и проверять согласованность разметки. Важно, чтобы наборы отражали реальные сценарии использования и позволяли замечать существенные изменения качества. Оценка изменений и приёмка релизов Вам предстоит сравнивать версии моделей, промптов и агентских сценариев, проверять статистическую значимость результатов и находить ухудшения на отдельных группах запросов. Результатом работы станут понятные выводы: что улучшилось, какие проблемы остались и что стоит исправить перед запуском. Исследование ошибок и проверка гипотез Вы будете разбирать неудачные ответы и действия агентов, искать причины ошибок в модели, контексте, поиске информации или работе инструментов. На основе анализа — предлагать улучшения вместе с командой и проверять их эффект, сопоставляя результаты офлайн-оценки с поведением пользователей и продуктовыми метриками. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Используете Python для анализа данных и автоматизации задач, пишете запросы на SQL * Понимаете методы математической статистики: можете выбрать способ сравнения и корректно интерпретировать эксперимент * Готовы исследовать текстовые данные, внимательно разбирать отдельные примеры и находить за ними системные проблемы * Интересуетесь AI-инструментами и LLM-моделями, хотите разбираться в причинах их ошибок

• Бординг витрин (твой главный фокус): Ты берешь на себя весь цикл: от подготовки документации до настройки инфраструктуры под жесткие и специфичные требования конкретных банков-эквайеров. • Опыт: 1+ год в платежах (PSP, эквайринг, финтех) и минимум 6 месяцев плотного, hands-on опыта именно в онбординге витрин в эквайерах.

• Опыт разработки на Go в продакшене от 4-х лет.

— Архитектура и развитие high-load backend-платформы; — Принятие технических решений, code review, performance;

Location: Уфа Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. 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 ### Чем предстоит заниматься: * работой с госструктурами: организацией взаимодействия с представителями региональных властей, участием в GR-активностях, презентацией возможностей банка органам государственной власти * анализом программ региона: оценкой и изучением государственных, социальных программ и инициатив по развитию территорий * продажами полного спектра банковских продуктов и сервисов клиентам госсектора * активным участием в конкурсных процедурах и торгах на предоставление банковских продуктов и услуг государственным организациям. Требования ### Ожидания от кандидата: * опыт работы с корпоративными клиентами сегмента региональный государственный сектор или крупного среднего бизнеса не менее двух лет * знание продуктовой линейки корпоративного бизнеса * опыт кредитования юридических лиц, структурирования кредитных, лизинговых, факторинговых сделок * опыт проектной деятельности * базовые знания анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия * опыт работы с ИИ-инструментами. Условия ### Мы предлагаем: * рабочее место в центральном офисе по адресу г. Уфа, ул. Р. Зорге, 5 * 5 дневную рабочую неделю, формат работы - офис + выезды на территорию клиента * уровень заработной платы, который состоит из оклада, квартальной и годовой премии * ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративную пенсионную программу * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Инженерные и платформенные задачи (60–70% времени): проектировать и разрабатывать инструменты для управления парком баз данных — развивать управление инстансами в сторону Kubernetes-операторов вместо статического Terraform-кода, переработать систему наполнения дев-стендов, заниматься подготовкой и обезличиванием данных.

От 5 лет коммерческого опыта в роли SRE/DevOps в продуктовых компаниях.

Location: Москва Мы — команда Антифрода в корпоративном кредитовании. Отвечаем за проверку всех корпоративных клиентов банка — от небольшого бизнеса до крупнейших групп компаний. Система встроена во все этапы кредитного процесса: от входного потока заявок до сопровождения действующего портфеля. Через нас проходит каждый корпоративный клиент Сбера. Масштаб впечатляет: более 100 микросервисов, 8 команд, свыше 70 человек, общий Kotlin-монорепозиторий. Это уникальные задачи: высокая нагрузка, отказоустойчивость, эволюция контрактов, десятки интеграций с внутренними и внешними системами, собственные фреймворки и библиотеки, когда стандартные решения недостаточны. Обязанности Чем предстоит заниматься: • разрабатывать новых и развивать существующих ИИ-агентов: миграцию прототипов в производственные сервисы, создание новых сценариев, работу с запросами и параметрами вызова модели; • интегрировать агентов с другими системами и корпоративными сервисами: синхронные и асинхронные вызовы, управление временем выполнения запросов, повтор попытки, обеспечение идемпотентности операций; • подключать агентов к системам мониторинга и логирования: сбор метрик, ведение структурированных журналов, настройка распределённой трассировки событий; • обновлять агентов согласно новым требованиям бизнеса и требованиям служб информационной безопасности; • строить и поддерживать тестовую инфраструктуру: модульные, интеграционные и E2E-тесты, подготовку данных и инструкций для проверки качества ответов модели; • выпускать релизы: создавать контейнерные образы, настраивать пайплайны сборки и выпуска в продакшн-среды; • вести всю документацию по проекту и сопровождение доступа к ресурсам и сертификатам корпоративных систем до реального исполнения; • согласовывать внедрение с ответственными подразделениями банка: письменная коммуникация, участие в встречах, демонстрация достигнутых результатов; • взаимодействовать напрямую с заказчиками: анализ требований, декомпозиция задач, переговоры о приоритетах и доведение решений до финального производственного использования. Требования Мы ждём что ты: • имеешь производственный опыт серверной разработки на Kotlin; кандидаты с опытом на Java и готовые перейти на ежедневную разработку на Kotlin рассматриваются дополнительно; • уверенно владеешь Spring Boot 3: создаёшь сервисы, интегрируешься с ними, проводишь конфигурацию; опыт работы со Spring Boot 4 будет твоим дополнительным преимуществом; • свободно работаешь с SQL-запросами и реляционными базами данных (PostgreSQL); • понимаешь принципы асинхронных вызовов: обработку таймаутов, выполнение повторных попыток, обработку неполадок и исключений; • хорошо знаком с инструментами управления зависимостями Gradle или Maven, включая устранение конфликтов версий; • обладаешь практическим опытом создания и запуска контейнеров Docker и администрирования Kubernetes-кластеров; • успешно настроил и использовал службу Istio в реальных условиях production-level окружения; • привык писать модульные, интеграционные и E2E-тесты как неотъемлемую часть своей повседневной деятельности; • освоился с системой наблюдаемости: настройкой сбора метрик, ведения логов и распределённого отслеживания событий; • работал с Kafka, обеспечивая надёжность передачи сообщений между производителями и потребителями, гарантируя доставку информации; • способен вывести свой сервис в промышленную эксплуатацию в банке с чётко установленными правилами проведения изменений; • умеешь быстро разобраться даже в сложной новой библиотеке или SDK без официальной документации, вплоть до изучения её исходников и структуры артефактов; • разбираешься в принципах функционирования приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Будет плюсом: • реальный опыт разработки промышленных приложений на основе языковой модели и оценка качества их ответа в производственных условиях; • наличие опыта работы с моделями GigaChat или совместимых API OpenAI в производственной среде; • применение Spring AI или LangChain4j в своих проектах, знакомство с векторными хранилищами; • взаимодействие с подразделениями DevOps и эксплуатацией: умение ставить задачу через заявку и принимать результаты работы; • понимание специфики защиты конфиденциальных данных и категорий секретности, навыков безопасного ведения журнала событий без раскрытия приватных сведений. Личные качества: • способность действовать автономно и брать ответственность за принятые решения; • спокойствие перед лицом процедур и ожиданий, готовность соблюдать установленные регламенты независимо от сроков; • своевременная эскалация проблем вместо того, чтобы ждать истечение времени; • объективность в оценках готовности проекта: принимаешь выполненные задачи только после подтверждения их работоспособности. Условия Что мы предлагаем: • гибридный график работы, • стабильный оклад плюс ежегодное премиальное вознаграждение и соцподдержку сотрудников, • официальное оформление сразу после начала сотрудничества, • профессиональное окружение опытных коллег, готовых принять любые идеи и точки зрения, • расширенную медицинскую страховку DMS уже с первого дня работы, а также доступные условия страхования здоровья членов семьи, • бесплатные подписки на сервисы СберПрайм+ и выгодные скидки на продукцию партнёров, • корпоративную программу пенсионного обеспечения, • бесплатное обучение и посещение профильных конференций, широкий выбор курсов и тренингов, • реферальную программу для привлечения специалистов с вознаграждением до 100 тысяч рублей, • оборудованный спортивный зал и специальные скидки в партнёрских фитнес-клубах, • современное рабочее оборудование и комфортные рабочие места, • работу по методологии Agile вместе с лучшими специалистами отрасли: среди них около 2000 продуктовых команд и возможность перемещаться внутри компании, • насыщенную корпоративную жизнь: участие в мероприятиях вроде Зелёного марафона, спортивных соревнованиях и волонтерстве, • отсутствие жёстких ограничений в одежде — придерживаемся свободного дресс-кода.

• Развивать и укреплять партнёрские отношения с финансовыми институтами: банками, брокерами, страховыми и управляющими компаниями, private banking-подразделениями. • Расширять институциональный канал продаж: выстраивать долгосрочные модели сотрудничества и увеличивать объёмы реализации продуктов через партнёрскую сеть.

• Сформировать ассортимент, позиционирование, финансовую модель и план запуска. • Создать собственные линейки БАДов и косметики: от выбора составов и производителей до упаковки, регистрации и первых продаж.

Location: Москва В Дирекцию корпоративного страхования ищем сотрудника, который будет заниматься развитием корпоративных продаж с ключевыми клиентами транспорта. Обязанности * прямые продажи страховых продуктов (имущество, ответственность, грузы и тд) крупным транспортным и логистическим компаниям * проведение комплексных переговоров с ЛПР * подбор индивидуальных страховых программ * сопровождение действующих контрактов * внутренняя координация. Взаимодействие с андеррайтерами, юристами и отделом урегулирования убытков для защиты интересов клиента при наступлении страхового события. Требования * подтвержденный опыт работы в B2B-страховании от 3 лет с ключевыми клиентами транспорта/корп.бизнеса * опыт работы в рамках подготовки к участию в тендерных процедурах * навык работы со сложными договорами * наличие глубокой продуктовой экспертизы (имущество, ответственность, грузы и тд) * навыки ведения сложных переговоров * опыт использования ИИ-инструментов. Условия * гибридный формат работы, современный офис в Москве, м. Проспект Мира * льготные ипотечные условия кредитования * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких * корпоративная пенсионная программа * детский отдых и подарки за счет Компании * обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Location: Москва Workplace: Комбинированный Роль на стыке стратегии, развития бизнеса, продуктовой аналитики и операционного управления. Предстоит находить возможности роста рекламной и нерекламной монетизации, прорабатывать инициативы и доводить их до запуска и оценки результата. Помимо проектов, вы будете участвовать в стратегическом и операционном планировании подразделения, бюджетировании и развитии эффективности команд. Работа предполагает тесное взаимодействие с менеджерами рекламных продуктов и аукциона, менеджерами площадок и пользовательских поверхностей, ML/DS-командами, аналитикой, разработкой, коммерцией и маркетингом. Важно самостоятельно разбираться в выделенных направлениях и работать руками: исследовать, считать, готовить справки и презентации. Задачи Примеры направлений: Аудиторные данные и технологии подбора рекламы: развитие пользовательских профилей, понимание содержания рекламных кампаний, сопоставление рекламы с интересами и намерениями пользователей, развитие таргетингов и расширение аудиторий Контентная реклама и новые рекламные продукты: использование контекста в рекламном отборе, создание тематических и товарных форматов, развитие безопасного и подходящего для брендов рекламного окружения Персонализация рекламного опыта: управление моментом показа и рекламной нагрузкой, адаптация креативов, использование предпочтений и обратной связи пользователей Новые источники выручки: поиск потенциала рекламной и нерекламной монетизации, оценка новых продуктов, партнёрских механик и бизнес-моделей Зона ответственности: Discovery и стратегия. Работать с открытой постановкой на поиск потенциала: определять вопросы и гипотезы, организовывать исследования рынка и внутренних данных, проводить бенчмаркинг. Готовить предложения по развитию направлений и продуктов, приоритетам и последовательности инициатив Экономика и прогнозирование. Строить бизнес-кейсы, модели потенциала и трекшен-модели с декомпозицией на драйверы. Оценивать сценарии, затраты, окупаемость и чувствительность к допущениям, учитывать каннибализацию и пересечение эффектов. Актуализировать модели по результатам исследований и экспериментов, проводить планфактный анализ и обновлять прогнозы Продуктовая проработка и реализация. Вместе с продуктом, ML/DS и аналитикой согласовывать решения, требования, метрики и план экспериментов. Декомпозировать инициативы на эпики и задачи, вести roadmap, оценивать результаты внедрения и определять дальнейшие изменения Участники, зависимости и риски. Заранее определять внутренние команды и внешних партнёров, их роли, интересы, ответственность и необходимые согласования. Договариваться о ресурсах и сроках, учитывать технические, организационные, юридические и партнёрские ограничения. Вовлекать участников без прямого подчинения, разрешать разногласия и предотвращать блокировки между командами Go-to-market и клиентская воронка. Координировать подготовку пилотов, запусков и масштабирования с коммерцией, маркетингом, модерацией, легалом, PR, поддержкой и партнёрами. Контролировать формирование клиентской воронки, прохождение её этапов и устранение барьеров подключения и использования продукта Планирование и управление подразделением. Организовывать выделенные процессы годового и квартального планирования, планирования операций, ресурсов и бюджетов. Консолидировать потребности и планы команд, отслеживать исполнение. Готовить стратегические и отчётные встречи, в том числе для топ-менеджмента: повестку, варианты решений, материалы и последующий контроль договорённостей Организационное развитие. Выявлять узкие места, дублирование функций и разрывы ответственности. Совершенствовать процессы, готовить предложения по организационной структуре, ролям и матрицам взаимодействия. Развивать командные ритуалы и инструменты поддержки, сопровождать внедрение изменений и оценивать их влияние на эффективность работы Требования От пяти лет опыта в технологических компаниях, консалтинге или рекламных платформах в одной из функций Важен опыт работы с рекламными продуктами и технологиями, взаимодействия с продуктом, разработкой, ML/DS и коммерческими командами Умение и желание работать руками с аналитикой Опыт управления межкомандными проектами, зависимостями и рисками в матричных структурах Самостоятельная подготовка исследований, моделей, справок и презентаций Практический опыт применения AI Будет плюсом Опыт ведения сложного направления или нескольких взаимосвязанных инициатив с ответственностью за приоритеты, межкомандные договорённости и бизнес-результат.

-Отвечать за сквозную архитектуру экосистемы и постоянно развивать её. -Определять целевую корпоративную архитектуру, архитектурные принципы, стандарты и долгосрочную технологическую дорожную карту.

• развитие бизнеса с компаниями транспортной отрасли; • привлечение новых клиентов и развитие отношений с действующими;

Location: Москва SberData — подразделение Сбера, которое занимается разработкой инфраструктуры для поставки, хранения и обработки данных. Наша команда развивает инструменты для разработки data-продуктов (моделей, витрин, ad-hoc аналитики) в Enterprise-среде в рамках корпоративной аналитической платформы. Мы разрабатываем сервис DataAPI — высокотехнологичное решение, которое выступает мостом между корпоративными хранилищами данных и современными LLM-приложениями (автономными AI-агентами). Обязанности ### Задачи: * формировать техническое видение и дорожную карту развития DataAPI; участвовать в определении приоритетов совместно с продуктовым менеджером, аналитиками и стейкхолдерами * проектировать архитектуру сервиса и его ключевых компонентов, принимать и согласовывать технические решения, оценивать их влияние на масштабируемость, надежность, безопасность и стоимость эксплуатации * разбирать сложные продуктовые и интеграционные задачи на технические решения и задачи; определять зависимости, риски и необходимые ресурсы * участвовать в разработке ключевых компонентов сервиса, проводить code review, контролировать соблюдение инженерных стандартов, качества кода, тестирования и документирования * обеспечивать надежность, наблюдаемость и эксплуатационную готовность сервиса: участвовать в разборе инцидентов, выявлении узких мест, формировании мер по их устранению и предотвращению повторений * развивать практики CI/CD, автоматизированного тестирования, релизного процесса и управления техническим долгом * выступать техническим экспертом при взаимодействии с разработчиками, DevOps-инженерами, системными аналитиками, командами безопасности, инфраструктуры и смежными продуктовыми командами * коммуницировать технические решения, ограничения и риски как техническим, так и нетехническим стейкхолдерам; участвовать в презентациях продукта и в приемо-сдаточных испытаниях. Требования ### Требования: * опыт проектирования микросервисных, высоконагруженных или enterprise-решений от 5 лет, в т.ч. опыт на позиции технического лидера/ведущего разработчика/главного DevOps-инженера или архитектора от 2 лет * глубокое понимание принципов проектирования распределенных систем: API, интеграций, отказоустойчивости, идемпотентности, обработки ошибок, безопасности и производительности * практический опыт разработки на Python, Go и/или Java, умения принимать архитектурные решения и проводить качественный code review * опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных и распределёнными хранилищами, включая проектирование моделей данных, оптимизацию запросов и эксплуатационные аспекты * опыт построения и сопровождения CI/CD-процессов, контейнеризированных приложений и сервисов в Kubernetes * опыт ведения технической документации: архитектурных решений, схем интеграций, API-контрактов и проектной документации * опыт взаимодействия с заказчиками, аналитиками, DevOps, тестированием и другими смежными командами. ### Будет плюсом: *  опыт работы с Data Lake, аналитическими платформами или ML/AI-продуктами. * пнимание архитектуры LLM-приложений, AI-агентов и специфики предоставления им доступа к корпоративным данным. * опыт внедрения продуктов в корпоративной инфраструктуре заказчика. * опыт проведения технических демо и консультирования клиентов. * опыт управления распределенной командой или координации работы нескольких инженеров. 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.