Location: Москва
Cбер продолжает реализовывать масштабный проект по созданию технологической HR-платформы нового поколения (PaaS/SaaS). Наша цель — разработка и развитие платформы на базе искусственного интеллекта, которая станет ядром для всех внутренних и внешних агентов.
Мы уходим от разрозненных команд к единой структуре, которая будет отвечать за весь жизненный цикл AI-решений: от низкоуровневой архитектуры ядра до инструментов, которыми пользуются разработчики агентов.
**Ключевые цифры:**
* **Команда:** 3 IT-команды (разработка ядра, инструменты, интеграции) + бизнес-аналитика. Общая численность (IT + бизнес) — около 30–35 человек.
* **Стек:** LLM, AI/ML, распределенные системы, микросервисная архитектура, высоконагруженные платформы.
Первый этап отбора на эту вакансию - общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram или Макс.
Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача - уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
Обязанности
* технологическое лидерство: архитектурное развитие HR платформы агентов в ней. Принятие решений по выбору LLM-технологий
* управление командами: Руководство тремя кросс-функциональными IT-командами (backend, ML, QA, инженеры данных). В команде присутствуют разработчики, тестировщики и ML-инженеры, но с общим фокусом на AI/LLM-решения
* развитие процессов: выстраивание полного цикла разработки (SDLC) с нуля: от онбординга и performance review до процессов поставки в высоконагруженную enterprise-среду
* кросс-командное взаимодействие: выстраивание архитектуры взаимодействия со смежными блоками (продуктовые команды, безопасность, инфраструктура)
* экспертиза: глубокое техническое ревью сложных участков кода и архитектурных решений. Обеспечение технологического качества платформы.
* масштабирование: подготовка инфраструктуры и процессов к кратному росту нагрузки и количества агентов.
Требования
* опыт коммерческой разработки AI-агентных платформ (критично)
* опыт управления IT-командами
* глубокая техническая экспертиза в области LLM, машинного обучения и построения высоконагруженных распределенных систем
* опыт работы в энтерпрайз-сегменте: понимание требований к безопасности, надежности и интеграции с legacy-системами
* навык выстраивания коммуникаций со сложным стейкхолдером (подтвержденный опыт работы с требовательными бизнес-заказчиками и смежными IT-блоками)
* опыт проведения технических интервью и развития экспертизы сотрудников в новой для рынка предметной области (AI).
Условия
• современный комфортный офис на м.Кутузовская
• гибридный график работы (на период адаптации будет офисный формат, далее 1-2 дня удаленно в неделю)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• уникальная система обучения и повышения квалификации от Сбера
• расширенная медицинская страховка, льготы для семьи и корпоративная пенсия
• скидки на товары наших партнёров
• возможность рекомендовать знакомых в нашу команду.
Задачи:
— участие в product discovery, включая интервью с пользователями и заказчиками, проверку гипотез;
— определение рамок проекта;
— проектирование клиентских сценариев и логики обращений;
— моделирование процессов «как есть» и «как будет» с использованием BPMN 2.0;
— разработка функциональных и нефункциональных требований;
— прототипирование интерфейсов совместно с дизайнерами;
— описание интеграций и участие в проектировании API;
— сопровождение разработки, пилота и запуска продукта;
— демонстрация решения стейкхолдерам.
Важные особенности продукта: ограничен консультацией и навигацией, без постановки диагнозов и назначений; предполагается самостоятельность и глубокое погружение в детали; команда распределённая и кросс-функциональная; после запуска возможно участие в других продуктах компании.
Требования:
— опыт работы бизнес- или системным аналитиком от 3 лет;
— опыт применения продуктового подхода (discovery, гипотезы, бэклог, приоритизация, метрики);
— навыки разработки документов бизнес-анализа (бизнес-требования, User Story, функциональные и нефункциональные требования, критерии приёмки);
— опыт описания интеграций с внешними системами и участия в разработке API;
— понимание жизненного цикла разработки ПО и взаимодействия с backend/frontend, QA, UX/UI, продактами;
— владение BPMN 2.0 и UML;
— навыки прототипирования, интервьюирования, ведения переговоров и презентаций.
Преимуществом будет опыт в MedTech, цифровом здравоохранении или телемедицине (знание ФЗ-323), опыт создания продукта с нуля, работа с видеосвязью, очередями обращений и контакт-центрами, а также с мультиканальными сервисами (web-виджеты, QR, киоски).
Условия:
— удалённая работа;
— полная занятость;
— зарплата до 180 000 ₽ в месяц.
ищем на проект автомобильного фотографа в Москве, обязательно в портфолио должна быть авто съемка в студии на циклораме. продуктовая съемка автомобиля без модели (7 кадров).
Location: Москва
Workplace: Гибридный
О компании
МТС Cashback — программа лояльности экосистемы МТС. Человек копит бонусные рубли за покупки в МТС и у партнёров и тратит их на связь, сервисы, товары и партнёрские услуги.
Это сквозной сервис экосистемы: с первого касания помогает снова получать выгоду и выбирать, куда её направить.
Наряду с действующим продуктом предстоит работать с развитием новой Программы лояльности и выстраивании процессов в кросс-функциональных discovery и delivery командах.
Обязанности
проектировать процессы с нуля и доводить их до устойчивого состояния: от диагностики текущей ситуации до полноценного внедрения, измерения эффективности и итеративного улучшения;
подбирать фреймворки и практики под задачу: гибко использовать Scrum, Kanban, LeSS, SAFe, Lean и другие подходы, адаптируя их под контекст конкретной команды, продукта или масштаба, а не наоборот;
выстраивать межкомандное и межфункциональное взаимодействие: организовывать работу нескольких команд и бизнес-направлений так, чтобы они двигались согласованно к общей цели;
управлять зависимостями: выявлять, визуализировать и снижать кросс-командные и кросс-функциональные зависимости, которые тормозят поставку ценности;
управлять изменениями: выявлять точки сопротивления, вовлекать команды и руководителей, закреплять новые практики так, чтобы они прижились;
фасилитировать ключевые события: проводить планирования, ретроспективы, кросс-командные синхронизации и другие встречи, обеспечивая их результативность;
видеть систему, а не отдельные задачи: анализировать причинно-следственные связи, находить корневые узкие места и предлагать решения на уровне всей организации разработки.
Требования
глубокое практическое знание гибких фреймворков и Lean-практик: ты понимаешь не только «как по гайду», но и где границы применимости Scrum, Kanban, LeSS, SAFe и умеешь комбинировать подходы;
опыт построения процессов «с нуля» в продуктовой разработке: ты не раз запускал или трансформировал процессы и можешь показать результат;
опыт работы в многокомандной среде: умение синхронизировать несколько команд, выстроить ритмы взаимодействия и договоренности между ними;
системное мышление: ты привык мыслить процессами, а не точечными действиями; видишь, как изменение в одном месте влияет на всю систему;
структурированность и последовательность: умение декомпозировать сложное изменение на понятные шаги, фиксировать договоренности и доводить начатое до конца;
развитые навыки фасилитации и медиации: умение выстроить конструктивный диалог даже при наличии противоречий и разных интересов;
высокие коммуникативные способности: умение договариваться с командами, руководителями направлений и стейкхолдерами, переводить язык бизнеса на язык разработки и обратно;
умение работать с конфликтами: не избегать напряжения, а помогать сторонам выйти на решение, которое двигает процесс вперед;
проактивность и самостоятельность: ты сам замечаешь проблемы, предлагаешь гипотезы, берешь ответственность за результат и не ждешь, что тебя будут направлять на каждом шаге;
умение обучать других: ты можешь создать и провести обучение онлайн и оффлайн, учитывая особенности обучения взрослых.
Условия
Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Участие во внешних IT-мероприятиях. Наши эксперты выступают на ведущих профильных конференциях, таких как HighLoad++, DevOps Conf, Joker, AHA!, Матемаркетинг и другие. А еще мы организуем собственную масштабную конференцию True Tech Day и регулярно проводим митапы для разработчиков и инженеров;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Медицинскую страховку после испытательного срока со 100% покрытием расходов, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой;
Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music, 30 дней бесплатного пользования подпиской OZON Premium;
Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее.
Установить видение дизайна для поисковых и лентовых функций. Определите согласованную стратегию пользовательского опыта для поиска, лент, рекомендаций и открытия сообществ, связывая краткосрочные улучшения с долгосрочным видением.
— Копирайтинг для социальных сетей: написание постов, сценариев для видео, подводок и вовлекающих текстов для Telegram, Instagram и других digital-площадок брендов с учетом специфики каждого канала.
Задачи:
— Проводить ручное функциональное и регрессионное тестирование iOS- и Android-приложений на реальных устройствах.
— Проверять сценарии авторизации с учётом различий между платформами.
— Тестировать интеграции с Gmail, Telegram, ClickUp и календарём со стороны мобильного приложения, включая отзыв доступа, истечение токена и потерю соединения.
— Сверять интерфейс с макетами в Figma Dev Mode.
— Вести тест-кейсы и чек-листы в ClickUp.
— Оформлять воспроизводимые баг-репорты и собирать контекст и артефакты для расследования нестабильного поведения AI-функций.
— Выстроить процесс от smoke-тестирования до регресса.
Требования:
— 2–4 года опыта в ручном QA, из них от 1,5 лет в мобильном тестировании на обеих платформах — iOS и Android.
— Опыт работы с Charles, Proxyman или mitmproxy и умение читать HTTPS-трафик тестируемой сборки.
— Понимание REST API: методы, коды ответа, заголовки и токены.
— Опыт работы с Postman или curl для диагностики.
— Опыт тестирования авторизации, OAuth или интеграций со сторонними сервисами.
— Опыт Design QA в Figma Dev Mode, понимание dp/pt и адаптации интерфейса под разные экраны.
— Английский на уровне чтения интерфейса и документации.
— Готовность самостоятельно выстроить и описать процессы тестирования.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с AI/LLM-продуктами.
— Опыт работы в стартапе или в роли первого QA.
— Базовый SQL.
— Опыт с TestFlight и Google Play Console.
— Знакомство с passkeys/WebAuthn, deep links и push-уведомлениями.
— Использование AI-инструментов в работе.
Условия:
— Зарплата: до 2 000 долларов.
— Удалённая работа.
— Полная занятость.
— Рабочий язык — русский, интерфейс продукта — на английском.
— Роль первого QA в продуктовой команде с возможностью выстроить процессы тестирования и влиять на качество релизов.
Разработка банка и страховой: приоритеты, скорость и качество, то есть как быстро и без ошибок задача доходит до релиза, которым пользуются агенты и клиенты. У каждой команды одна бизнес-метрика с базой и целью: заработок агента, время оформления, стоимость операции, прибыль продукта (что это значит).
Роль включает в себя определение методов измерения, моделирование и экспериментов для повышения вовлеченности пользователей и улучшения контента. Глубокая экспертиза в как минимум одной соответствующей области, с широтой и любопытством к работе в соответствующих областях.
Команда Ads Data Science Reddit ищет высокомотивированного главного специалиста по данным, который будет вообще за стратегическое применение передовых финансовых методов на нашей рекламной платформе для улучшения интеллекта, поддерживающего опыт рекламодателей на Reddit. Определите будущее науки о данных рекламы:
Автоотклики