Вакансии

Задачи: — Создавать и внедрять внутренние продукты и инструменты на основе данных и ИИ, которые помогают командам Product и Engineering лучше понимать использование продукта, проблемы клиентов и возможности для улучшения. — Анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных, включая телеметрию продукта, обращения в поддержку, разговоры с клиентами, запросы на функции, опросы и метаданные продукта, выявляя сложные закономерности. — Превращать разовые аналитические задачи в надежные, повторяемые инструменты и рабочие процессы с четкими определениями данных, проверками качества, документацией и обратной связью. — Переводить сложные выводы в понятные рекомендации для принятия решений, сохраняя доказательства и методологию. — Вести проекты от начала до конца: определять проблему, находить и связывать нужные данные, создавать первую версию, запускать, измерять использование и качество, улучшать. — Использовать инструменты разработки с поддержкой ИИ осознанно, проверяя результаты, отлаживая ошибки и применяя здравый смысл. — Продвигать и воплощать культурные принципы Samsara в масштабах компании. Требования: — 1–5 лет профессионального опыта в product operations, аналитике данных или продукта, бизнес-операциях, консалтинге, техническом управлении продуктом или аналогичной сфере, где решали неоднозначные задачи с помощью данных и технологий. — Подтвержденный опыт создания и внедрения полезных для реальных пользователей инструментов, приложений, дашбордов, автоматизаций, продуктов данных или повторяемых аналитических процессов. — Опыт структурирования и анализа сложных или больших наборов данных, проверки результатов и объяснения их значимости. — Сильное понимание продукта и клиента: фокус на проблеме пользователя и бизнес-результате, а не на технологии. — Четкие письменные и устные коммуникационные навыки, умение объяснять техническую и аналитическую работу нетехническим партнерам без потери важных деталей. — Высокая ответственность, любознательность и внимание к деталям, способность быстро учиться, задавать острые вопросы, формировать мнение и работать в условиях неопределенности. Идеальный кандидат: — Опыт работы в B2B технологической компании или тесного взаимодействия с командами Product и Engineering. — Опыт в функциях Product Operations, включая определение и отслеживание дорожных карт продукта, запросов на функции и представление голоса клиента в обсуждениях продукта. Условия: — Удаленная работа (кандидаты из США и Канады). — Годовая базовая зарплата от $106,802.50 до $179,500 USD. — Возможность получения начального гранта RSU без периода вестинга и последующих обновлений в зависимости от результатов. — Отсутствие поддержки релокации. — Требуется при отклике указать, что вакансия найдена на Remocate.

Задачи: — Управлять коммерческой деятельностью Xsolla во Вьетнаме, включая рост доходов, привлечение партнёров и достижение целей по доле рынка — Строить и расширять отношения с издателями игр, разработчиками и операторами платформ во Вьетнаме — Руководить локальной стратегией выхода на рынок для полного набора продуктов Xsolla, включая Webshops, сервис Merchant of Record и страницы X.LA — Представлять Xsolla на отраслевых мероприятиях, встречах с партнёрами и перед местными регуляторами и государственными органами — Обеспечивать соответствие всех бизнес-активностей законодательству Вьетнама, включая регулирование игр, налогообложение, защиту данных и лицензирование платежей — Выявлять и закрывать новые бизнес-возможности с игровыми студиями, издателями и компаниями цифровых развлечений — Сотрудничать с глобальными командами продуктов, инженерии и маркетинга для адаптации решений Xsolla под нужды и предпочтения вьетнамского рынка — Формировать и наставлять локальную команду по мере масштабирования операций во Вьетнаме — Предоставлять структурированные отчёты о работе страны, включая рост партнёров, метрики монетизации и стратегические инсайты — Быть основным контактным лицом для штаб-квартиры Xsolla по всем вопросам, связанным с вьетнамским рынком Требования: — Более 10 лет профессионального опыта в игровой индустрии, цифровых платежах, финтехе или цифровых развлечениях во Вьетнаме или Юго-Восточной Азии — Глубокие знания вьетнамского игрового рынка, включая издателей, регуляторную среду, платежную инфраструктуру и основных операторов платформ — Подтверждённый опыт развития бизнеса и коммерческого успеха на старших индивидуальных или руководящих позициях — Широкая сеть контактов в игровой и технологической экосистеме Вьетнама — Отличные устные и письменные коммуникативные навыки на вьетнамском и английском языках — Сильные навыки ведения переговоров, аналитики и решения проблем — Уверенность в работе автономно в предпринимательской среде с высоким ростом Желательно: — Опыт создания и руководства командой на уровне страны или региона — Опыт работы с Merchant of Record, платежными платформами или игровой коммерцией — Опыт работы в издательстве, у оператора платформ или в компании цифровых развлечений — Понимание бизнес-моделей мобильных игр и стратегий монетизации — Опыт взаимодействия с государственными органами и соблюдения регуляторных требований во Вьетнаме — Установленные отношения с вьетнамскими разработчиками и издателями игр

Задачи: - Развивать бэкенд сбора и обработки данных: коннекторы к GitLab, Jira и другим системам, обогащение, агрегация и хранение данных, API для потребителей. - Превращать сырые данные из CI/CD и систем управления задачами в осмысленные метрики: разбираться, как реально устроены пайплайны, сборки и деплой в разных командах. - Решать задачи масштаба: надёжный сбор по сотням проектов, производительность, эволюция архитектуры под рост набора метрик и источников. - Развивать фронтенд (настройки проектов, дашборды): интерфейс относительно простой, но это полноценная часть продукта. Требования: - Опыт бэкенд‑разработки на Python от 4-х лет. - Понимание процессов разработки и доставки: CI/CD‑пайплайны, сборки, деплой. - Готовность к фуллстеку: фронтенд на TypeScript относительно простой, уверенное ориентирование в React‑коде. - Опыт с фронтендом будет плюсом, но не обязателен. - Интерес к данным: желание понимать, что стоит за цифрами, и докапываться до того, что именно они отражают.

Требования: — Senior+ уровень: 4+ года практического опыта работы над проектами в области AI/ML или разговорного AI, предпочтительно в финтехе, телекоммуникациях или ритейле — Подтвержденный опыт в prompt engineering: написание и итерация промптов для LLM для реальных продуктовых кейсов — Опыт проектирования сквозных разговорных сценариев для чат-ботов или AI-агентов, включая распознавание намерений, диалоговые деревья, обработку fallback, копирайтинг для потребителей — Опыт тестирования промптов / QA и работы с инструментами AI Observability (например, LangSmith) — Опыт итерации промптов и проведения оценок (prompt engineering + тест-кейсы + human-in-the-loop) Желательно: — Опыт в UX-дизайне или UX-исследованиях — Опыт с AI Voice — Опыт в бизнес-анализе процессов: способность переводить сложные рабочие процессы в четкие, структурированные диалоговые сценарии Задачи: — Анализировать работу бизнес-процессов на стороне клиента: изучать внутренние инструкции для сотрудников, а также реальные записи и транскрипты разговоров — На основе анализа проектировать скрипты и промпты для AI-агентов с целью автоматизации процессов — Создавать обучающие и тестовые наборы данных — Разрабатывать и применять методологии оценки качества работы AI-агентов и использовать их для улучшения агентов Условия: — Команда создала отмеченные наградами AI-продукты для технологических корпораций: устройства, голосовые ассистенты, продукты, реально используемые в мире — Современный стек технологий: речевые технологии, NLP, генеративный AI (LLMs, диффузионные модели), голосовая агентская архитектура с приоритетом конфиденциальности и локальным развертыванием — Высокий инженерный уровень и реальная ответственность за продукт, работающий в продакшене — Быстрый карьерный рост благодаря старшей команде и большому количеству реальных задач — Стартап-ритм с корпоративной стабильностью: реальные клиенты, реальный доход, отсутствие бюрократии — Полностью удаленная работа по всей Европе — 21 день отпуска + государственные праздники + 5 больничных дней — Частные уроки английского через Preply

Задачи: — Управлять полным циклом извлечения данных с комплексных веб-сайтов, обеспечивая полное покрытие, точность и надежную доставку структурированных наборов данных. — Использовать внутренние инструменты (Apify, OpenRouter) и собственные методы для ускорения сбора данных, проверки и выполнения задач в соответствии с требованиями. — Обеспечивать надежное извлечение данных с динамических и интерактивных веб-источников, адаптируя подходы для работы с контентом, рендеренным JavaScript, и изменяющимся поведением сайтов. — Поддерживать стандарты качества данных через проверки валидации, контроль согласованности между источниками, соблюдение форматов и систематическую проверку перед доставкой. — Масштабировать операции по сбору данных для больших наборов, используя эффективное пакетирование или параллелизацию, мониторить сбои и поддерживать стабильность при незначительных изменениях структуры сайтов. Требования: — Минимум 3 года релевантного опыта в области инженерии данных, веб-скрапинга, автоматизации или разработки ПО. — Высшее образование (бакалавр или магистр) в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях является плюсом. — Опыт веб-скрапинга на Python с использованием BeautifulSoup, Selenium или аналогичных инструментов, включая работу с динамическим контентом (JS, AJAX, бесконечная прокрутка) и API через прокси. — Умение извлекать данные из сложных структур (иерархии, архивные страницы, нестабильный HTML). — Опыт очистки, нормализации и валидации данных, предоставление структурированных наборов данных в форматах CSV, JSON, Google Sheets. — Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения задач. — Внимательность к деталям и ответственность за точность данных. — Самостоятельность в работе и умение решать проблемы без постоянного контроля. — Знание английского языка на уровне Upper-intermediate (B2) или выше. Условия: — Частичная занятость, удаленная работа с гибким графиком. — Работа в уникальной гибридной среде, где человеческий опыт и AI-агенты работают совместно. — Возможность участия в бонусных программах, основанных на производительности и качестве работы. Оплата: — До $30 в час в зависимости от уровня и темпа вклада. — Компенсация варьируется в зависимости от проекта, сложности и требуемой экспертизы.

Задачи: — Сотрудничать в планировании, проектировании, разработке, развертывании и улучшении продуктов интеграции данных и хранилища данных (DWH). — Разрабатывать, создавать и поддерживать тестовые наборы для проверки корректности и точности процессов интеграции данных и ETL. — Внедрять AI-интеграцию (агенты, большие языковые модели) в процессы QA, включая мониторинг, тестирование, обеспечение качества данных и автоматизированный код-ревью. — Совместно с командой определять и описывать политики, стандарты и руководства по данным для других команд. — Участвовать в проектировании и реализации процессов сверки, мониторинга, оповещений и других процессов обеспечения качества данных. — Исследовать проблемы качества данных и работать над их улучшением. — Обеспечивать качество решений с данными, поддерживающих бизнес-требования. — Помогать в определении и внедрении лучших практик в команде для обеспечения качества решений с данными. — Совместно с командой устранять и решать возникающие проблемы. — Анализировать и тестировать новые функции перед их запуском. — Участвовать в приёмочном тестировании пользователями. Требования: — Опыт работы Quality Assurance Engineer не менее 4 лет. — Опыт использования AI-инструментов и агентов (Cursor, Claude Code, Codex) для повышения эффективности QA и оркестрации процессов. — Экспертные знания SQL, особенно ClickHouse. — Опыт автоматизации тестирования на Python с использованием pytest. — Опыт работы с продуктами потоковой обработки данных (Kafka Connect, Flink). — Опыт тестирования потоковых систем будет плюсом. — Опыт работы с Docker и Kubernetes будет плюсом. — Знания Grafana, PagerDuty, Terraform будут плюсом. — Понимание моделирования данных, хранилищ данных, ETL и техник интеграции данных. — Опыт влияния на разработчиков в вопросах лучших практик. — Отличные аналитические и проблемно-решающие навыки. — Ориентация на результат, инициативность и ответственность. — Отличные устные и письменные навыки английского языка (уровень не ниже upper-intermediate). — Русский язык на уровне upper-intermediate или выше — опционально. Условия: — Конкурентная зарплата и ежегодный бонус по результатам работы. — Полная поддержка релокации для кандидата и семьи (перелёты, жильё, визы, юридическая помощь). — Медицинская страховка топ-уровня с покрытием для всей семьи (медицинская, стоматология, зрение, психическое здоровье), а также страхование жизни. — Неограниченные возможности для обучения: внешние курсы, уроки английского, развитие карьеры и лидерских навыков. — Оплата образования (школа, детский сад). — 21 рабочий день отпуска, плюс официальные праздники, оплачиваемые больничные, декретные и отпуск по уходу за ребёнком. — Программа признания сотрудников: брендированные подарки, выходные на день рождения, бюджеты на празднования свадеб, рождений и важных событий. — Командные поездки и корпоративные мероприятия. — Программа акций компании. — Корпоративный автомобиль MINI Cooper Countryman и личная парковка. — Бесплатные спортивные клубы, доступ в спортзал Sanctum Club, водные мотоциклы. — Доступ к корпоративному врачу. — Эксклюзивные скидки в кафе, спортзалах и местных сервисах. — Налоговые льготы для экспатов: до 50% освобождения от подоходного налога. — Поддержка в процессе натурализации для релокантов. Дополнительно: — Работа в международной команде с английским как основным языком. — Вакансия в офисе в Лимассоле, Кипр. — Процесс найма: вводный звонок с рекрутером, проверка английского (если нужно), техническое интервью с живым кодированием, поведенческое интервью.

Задачи: — Активно участвовать в развитии продукта; — Разрабатывать планы тестирования; — Разрабатывать и сопровождать интеграционные автотесты; — Заниматься поддержкой стандартных наборов тестов: sanity, smoke, regression. Требования: — Опыт написания автотестов на Java от 3 лет; — Умение работать с функциональными и нефункциональными требованиями, спецификациями требований; — Опыт разработки тестовых сценариев и формирование из них тестовых наборов; — Опыт применения практик тест-дизайна; — Опыт написания и оформления баг-репортов; — Опыт работы c Apache Kafka, Docker, Allure TestOps, SQL.

Обязанности: • ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование бэкенд-сервисов и AI-агентов • разработка и поддержка тестовой модели (регрессионный набор, чек-листы) • написание и поддержка автотестов на Python (API, интеграционные, smoke, e2e) • анализ результатов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов • взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов Требования: • коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет • из них написание автотестов — от 2 года • тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI • понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа • уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN • понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов • опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов • умение анализировать цепочки прохождения данных между системами • поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana • написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации) • твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения • понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность) • стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema) • Git, Bitbucket/GitLab, Code Review • Allure-отчёты • Jenkins Условия: • удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха) • конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы) • возможность использовать современные технологии • полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование) • обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании • программу льготного кредитования в Сбере • скидки у партнёров компании • шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.

Задачи: -Создавать тест‑кейсы; -Прорабатывать набор метрик для оценки качества продукта; -Тестировать сервис до и после релизов; -Писать техническую документацию; -Разрабатывать автотесты на Python; -Курировать направление QA в команде. Требования: -Стажировка для студентов 3 и 4 курсов бакалавриата, специалитета или 1-2 курсов магистратуры; -Знание теории тестирования; -Понимание процесса разработки ПО; -Владение инструментами: Jira, Postman; -Знание языка программирования Python; -Опыт работы с Pytest, Playwright.

Задачи: — Участвовать в проектировании, реализации и поддержке высокочастотных off/on-chain систем для количественных исследований, симуляций и реальной торговли в масштабах. — Сотрудничать с командой количественного управления рисками для перевода моделей, сигналов и гипотез в надежный и эффективный производственный код. — Разрабатывать масштабируемые исследовательские платформы для сбора данных, вычисления признаков, мониторинга и бэктестинга на больших наборах данных и различных рынках. — Оптимизировать производительность и надежность торговых и аналитических систем с учетом задержек, пропускной способности и стабильности. — Создавать инструменты и библиотеки для ускорения исследовательских и off/on-chain мониторинговых рабочих процессов и обеспечения воспроизводимости между командами. — Сотрудничать с другими инженерными командами для постоянного развития исследовательского и торгового стека компании. Требования: — Степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, математики, физики или смежных технических областях. — Сильные навыки программирования на C++, Rust или Python с чистым, поддерживаемым кодом и хорошими навыками отладки. — Глубокое понимание структур данных, алгоритмов оптимизации и проектирования систем; опыт с распределенными системами, параллелизацией, управлением памятью или высокопроизводительными вычислениями будет плюсом. — Опыт создания или поддержки количественных финансовых исследовательских фреймворков, больших данных или алгоритмических торговых систем. — Практический опыт в одной или нескольких областях: микроструктура рынка, маркет-мейкинг, моделирование машинного обучения, моделирование/торговля деривативами, on-chain торговля и децентрализованная ликвидность. — Страсть к работе в совместной, ориентированной на данные среде, где инженерия и математика движут открытием альфы. Условия: — Удаленная работа или офис в Нью-Йорке (возможна помощь с переездом в некоторых случаях). — Зарплата 150-250 тыс. USD в год брутто + токены (до 750 тыс. USD общей компенсации по текущей оценке).

Задачи: — участвовать в проектировании RAG-архитектуры под B2B-кейсы: помогать выбирать источники данных, настраивать ingestion, chunking, базовые стратегии retrieval (dense/hybrid) под руководством более опытных коллег; — настраивать LLM/агентов под предметную область: реализовывать промпты, подключать инструменты (tool calling), работать с контекстом и базовой памятью; — реализовывать POC/POV на данных клиента, проводить итерационные улучшения на основе метрик и обратной связи; — строить Data Ingestion пайплайны с OCR; — реализовывать evaluation-пайплайны: генерация тестовых наборов, запуск auto-eval, участие в human-eval; — считать и анализировать ключевые метрики (accuracy, coverage, latency, user success rate), готовить отчеты для команды; — участвовать в настройке мониторинга: логирование, базовые алерты, анализ неуспешных кейсов и их фиксы; — участвовать в интеграции с инфраструктурой (Kubernetes, облако), работать с метриками и логами; — участвовать в нагрузочном тестировании для оценки скорости инференса и необходимых ресурсов. Требования: — опыт работы с Python (pandas, PyTorch/TF, API LLM); — опыт работы в ML/DS/NLP от двух лет; — опыт работы с LLM/RAG; — понимание полного цикла ML-разработки; — практический опыт работы с RAG: настройка retrieval, работа с embedding-моделями, векторными БД (FAISS, Qdrant, Pinecone и др.); — понимание базовых техник улучшения качества (reranking, filtering, prompt tuning); — опыт работы с агентными фреймворками (LangChain / LangGraph / LlamaIndex / ADK и др.); — базовое понимание agentic-подходов и tool calling; — опыт prompt engineering и настройки LLM под задачи; — базовый опыт fine-tuning (или понимание подходов: LoRA, QLora, instruction tuning); — понимание оптимизации инференса (на уровне использования инструментов: vLLM, quantization и др.); — опыт работы с популярными ML фреймворками: tranformers, vllm, sglang, pytorch; — SQL, базовое понимание работы с данными и пайплайнами; — опыт деплоя сервисов (Docker, FastAPI), базовое понимание Kubernetes/облака; — навыки логирования, мониторинга и базовых A/B-экспериментов; — опыт работы с evaluation для ML/LLM (auto-метрики + участие в ручной оценке, LLM-as-Judge).

Задачи: — Отвечать за качество данных по домену. — Формировать стратегию тестирования, менторить и консультировать аналитиков. — Оптимизировать и автоматизировать тест-процессы, использовать автотесты. Требования: — 4–6+ лет опыта QA DWH/BI. — SQL — основной инструмент (оптимизация запросов, тестовые наборы, регресс). — Опыт тестирования ETL: data quality, completeness, consistency. — Валидация сквозного пути: источник → DWH → BI. — Понимание Data Governance, проектирование метрик качества данных. Условия: — Полная занятость. — Удаленная работа. — Гражданство РФ.

Задачи: — Изучение текущих агентов, их ролей и реальных сценариев работы — Анализ существующих промптов, логики и слабых мест — Выявление дублирования, хаоса, нестабильности и неочевидных зависимостей — Устранение серых зон и непредсказуемого поведения — Упорядочивание версий промптов, сценариев и изменений — Структурирование архитектуры AI‑логики — Сбор базовых тест‑кейсов для ключевых сценариев — Доработка агентов под новые бизнес‑задачи — Повышение точности, стабильности и предсказуемости ответов — Поддержка JSON‑логики и передачи данных в CRM — Анализ реальных ошибок и нестандартных кейсов из работы команды — Снижение галлюцинаций, излишней самодеятельности и сбоев на стыках процессов — Сбор обратной связи от пользователей и её трансформация в системные улучшения — Участие в развитии новых AI‑направлений, включая OpenClaw — Постепенное превращение AI‑контура из набора решений в понятную и поддерживаемую систему Требования: — Работа с системными промптами в бизнес‑задачах — Знание особенностей поведения LLM: ограничения, галлюцинации, follow instructions, контекст, few‑shot — Навыки настройки структурированных выходов (JSON) и сценариев интеграции ответов в системы — Способность диагностировать источник проблемы (промпт, данные, процесс, архитектура) — Развитое системное мышление, самостоятельность — Владение базовым Python — Понимание принципов работы API и интеграционной логики — Опыт работы с API LLM (Claude, OpenAI и аналоги) — Опыт работы с knowledge base и RAG‑подходами — Опыт проведения evals, AI‑testing и regression checks — Участие в проектировании AI‑архитектуры, автоматизации или CRM‑процессов — Создание тестовых сред, симуляторов диалогов и agent playground — Работа с большими наборами диалогов, behavioral analysis и HITL‑подходами — Интерес к OpenClaw или опыт работы с аналогичными подходами к управлению AI‑контекстом и памятью Условия: — Оформление по ИП — Дружелюбная атмосфера внутри компании — Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы — Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются — Гибкий график работы и возможность удаленной работы — Оплата за фактически отработанное время — Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента

Location: Москва О нас: Мы команда Цифрового Ассистента B2C. Мы создаем продукт, который ежедневно помогает десяткам миллионов наших клиентов на новом уровне пользоваться услугами и продуктами Банка и Экосистемы. Сейчас наша команда разрабатывает новый функционал, позволяющий клиентам решать не только повседневные, но и более сложные комплексные задачи и цели, которые могут состоять из множества взаимосвязанных шагов и быть распределенными во времени. Для решения задачи в нашем распоряжении цифровая платформа и широкий набор инструментов, представленных мультиагентной системой на основе LLM GigaChat, интегрированной со множеством банковских сервисов. Мы предлагаем: ·      Возможность создавать и развивать инновационный продукт, использующий передовые технологии и задающий тренды в отрасли. ·      Работу в кросс-функциональной команде сильных специалистов. ·      Широкое пространство для развития и реализации ваших идей и экспертизы. ·      Современный технологический стек и развитая IT-инфраструктура. Обязанности * Проектирование и разработка новых платформенных инструментов и агентов и расширение функционала существующих * Проведение глубокого анализа данных и пользовательских сценариев мультиагентной системы, проработка функциональных требований к новым специализированным агентам. * Разработка и улучшение платформенных механизмов, таких как система роутинга, оркестрации, планирования, управления контекстом и памятью, извлечения инсайтов. * Разработка комплексной системы метрик качества как отдельных компонентов системы, так целых компонентов системы. * Создание пайплайнов автоматизации мониторинга и визуализации метрик, в том числе с применением подхода LLM-as-a-Judge. Требования ·      Высшее техническое или математическое образование. ·      Опыт в сфере машинного обучения и анализа данных от трех лет. ·      Глубокое понимание принципов работы и архитектур LLM, NLP и классических ML-алгоритмов, знание математической статистики и теории вероятностей. ·      Владение на высоком уровне основными инструментами и фреймворками для ML разработки, аналитики и обработки больших данных, работы с LLM агентами (pandas, numpy, sklearn, pytorch, langchain, langgraph, pyspark) ·      Уверенные практические навыки работы с LLM и промпт-инжениринга. ·      Понимание принципов построения промышленных микросервисных архитектур, мультиагентных систем и LLM-приложений. Условия ·      Гибридный режим работы, комфортный современный офис на м. Кутузовская. ·      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. ·      Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров. ·      Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Платформа ГосТех - единая экосистема для разработки всех государственных сервисов. Мы разрабатываем различные компоненты данной платформы (технологические и прикладные сервисы), предназначенные для минимизации трудозатрат при создании бизнес-решений. Мы предлагаем удобный набор инфраструктурных и программных компонентов для реализации микросервисных систем любой сложности. Также средства платформы позволяют добиваться отказоустойчивости без особых трудозатрат. Обязанности * решением инцидентов по своему направлению * анализировать причины возникновения инцидентов, проводить мероприятия по их недопущению * выполнять запросы на обслуживание по своему направлению, проводить плановые и аварийные работы * контролировать показатели систем IT мониторинга * ведение и поддержание эксплуатационной документации. Требования * уверенное владение Linux * опыт работы с Docker, как плюс опыт работы с Kubernetes (k8s) * навыки написания SQL-запросов * навыки работы с инструментами CI/CD (Ansible/Jenkins/Bitbucket/Nexus) * опыт написания скриптов на Bash/Python или др. * высокая стрессоустойчивость, ответственность, коммуникабельность, работа в команде. **Стек технологий:** * DevOps инструменты (Jenkins, Bitbucket, Ansible, Terraform, Nexus) * облачные технологии, системы виртуализации (OpenStack, Kubernetes, Docker) * БД (PostgreSQL, Ignite) * брокер сообщений (Kafka) * системы мониторинга и аудита (Prometheus, ELK, Grafana) * скриптовые языки (Bash, Python) * операционные системы Linux. Условия * сменный формат работы: 09.00-21.00 (1 день) -> 21.00-09.00 (2 день) -> отсыпной (3 день) + выходной (4 день), за ночные смены +40% к часовому доходу в период с 23.00 до 06.00 * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * статус аккредитованной ИТ-компании со всеми преимуществами (отсрочка от срочной службы) * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом * льготная ипотека в Сбере, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Location: Выборг Сбер Премьер – это офис премиального обслуживания для состоятельных клиентов Сбера. Наша команда помогает достичь финансовых целей клиента, делает их жизнь удобнее и способствует развитию деловых связей. Мы работаем с биржевыми инструментами, помогаем создавать инвестиционный портфель и используем готовые стратегии для формирования капитала клиентов. Обязанности • вести инвестиционный портфель клиента • готовить для клиента предложения по оптимальному набору продуктов и услуг в зависимости от его профиля  • подбирать финансовые инструменты для достижения целей клиента • помогать клиентам в решении повседневных задач, связанных с банковскими продуктами • взаимодействовать с другими подразделениями и партнерами для оказания всесторонней поддержки клиентов. Требования • высшее образование в сфере финансов, экономики или банки  • опыт работы в финансово-банковском или страховом секторе от 1 года • навыки холодных звонков, продаж, консультирования и ведения клиентов. Условия • ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты • возможность влиять на свой доход • перспективы карьерного роста • расширенный ДМС и льготное страхование для семьи • уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Усинск Сбер Премьер – это офис премиального обслуживания для состоятельных клиентов Сбера. Наша команда помогает достичь финансовых целей клиента, делает их жизнь удобнее и способствует развитию деловых связей. Мы работаем с биржевыми инструментами, помогаем создавать инвестиционный портфель и используем готовые стратегии для формирования капитала клиентов. Обязанности ### Обязанности: • вести инвестиционный портфель клиента • готовить для клиента предложения по оптимальному набору продуктов и услуг в зависимости от его профиля  • подбирать финансовые инструменты для достижения целей клиента • помогать клиентам в решении повседневных задач, связанных с банковскими продуктами • взаимодействовать с другими подразделениями и партнерами для оказания всесторонней поддержки клиентов. Требования ### Требования: • высшее образование в сфере финансов, экономики или банки  • опыт работы в финансово-банковском или страховом секторе от 1 года • навыки холодных звонков, продаж, консультирования и ведения клиентов. • готовность использовать ИИ в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия ### Условия: • ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты • возможность влиять на свой доход • перспективы карьерного роста • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. • расширенный ДМС и льготное страхование для семьи • уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.