Вакансии

Emlid is a company that creates professional equipment for high-precision measurements, used in geodesy, cartography, autonomous vehicles, construction, and more. Требования: — Владение Kotlin или другим объектно-ориентированным языком программирования (Java, C++, Python).

Emlid is a company that creates professional equipment for high-precision measurements, used in geodesy, cartography, autonomous vehicles, construction, and more. Требования: — Владение Kotlin или другим объектно-ориентированным языком программирования (Java, C++, Python).

Задачи: - Проектировать и реализовывать масштабируемые, безопасные backend-системы и API для взаимодействия с onchain протоколами и offchain инфраструктурой - Сотрудничать с инженерами по смарт-контрактам для определения интерфейсов и рабочих процессов между backend-сервисами и блокчейн-сетями (EVM и не-EVM) - Отвечать за интеграции с кастодианами, провайдерами идентификации/KYC, платежной инфраструктурой и сторонними блокчейн-инструментами - Поддерживать внутренние операции, сервисы для инвесторов и команды комплаенса с помощью инструментов автоматизации, аудита и наблюдаемости - Устанавливать и обеспечивать соблюдение стандартов backend-разработки, лучших практик и протоколов безопасности - Участвовать в код-ревью и обсуждениях архитектуры Требования: - Опыт backend-разработки 6+ лет, желательно с Go, Python, C++ и TypeScript - Глубокое понимание распределённых систем, проектирования систем и разработки API - Опыт интеграции с облачной инфраструктурой (предпочтительно AWS), сторонними сервисами и системами, чувствительными к безопасности и комплаенсу - Интерес к Web3 или DeFi (профессиональный опыт или личные проекты) - Знакомство с блокчейнами на базе EVM и взаимодействием со смарт-контрактами является плюсом, но не обязательно - Проживание в часовом поясе США (PT–ET)

Требуется специалист на вакансию «Инженер данных». Местоположения: Москва, Казань, Нижний Новгород. Полный рабочий день. Требуемые навыки: — middle уровень — SQL — Python — Алгоритмы и структуры данных — PostgreSQL — Базы данных — Apache Kafka

Задачи: — Создавать проекты с нуля и иметь глубокое понимание архитектуры приложений. Требования: — 4+ года коммерческого опыта разработки ПО; — 3+ года коммерческого опыта с React (обязательно); — 3+ года коммерческого опыта с Java (обязательно); — Для срочного проекта для европейских разработчиков: 8+ лет коммерческого опыта разработки ПО; — 4+ года коммерческого опыта с React (обязательно); — 8+ лет коммерческого опыта с Java (обязательно); — 4+ года коммерческого опыта с Spring (обязательно); — Сильные технические навыки, умение создавать проекты с нуля; — Свободное владение английским языком для обсуждения бизнес-задач, обоснования решений и коммуникации; — Сильные навыки самоорганизации, способность работать удаленно без надзора; — Надежность и ответственность; — Адаптивность и гибкость, способность быстро включаться в проект и быстро приносить результаты. Условия: — Работа удаленная с возможностью выбора удобного графика; — Отсутствие микроменеджмента и трекеров экрана; — Прямая коммуникация с клиентами, большинство из которых имеют технический бэкграунд; — Поддержка на всех этапах сотрудничества; — Работа с проектами в динамичной стартап-среде; — Сообщество разработчиков из более чем 75 стран. Дополнительно: — Возможность работы с другими стеками для Senior разработчиков с 4+ годами опыта, включая AI Engineering, React & Python, React & Node, Swift & SwiftUI, Unity & C#, Python & LLM, React Native & Node, Blockchain, WordPress, Golang, DevOps & Azure, Rust, Svelte & TypeScript, Svelte & Node, Svelte & Python, Shopify & JavaScript; — Виза и социальные гарантии не предоставляются; — Работа с разработчиками из более чем 75 стран по всему миру.

Location: Санкт-Петербург «Сбер» - надежность и гибкий подход к потребностям Клиента, «Офис»- рационально организованное пространство для комфортной работы Сотрудника. Мы автоматизировали такие процессы, как бронирование переговорных комнат и коворкингов, запись на услуги и сервисы, управление рабочими местами в периметре Банка. Помогаем в организации рабочих мест новичкам, переездов сотруднику и/или подразделениям, регистрируем на мероприятия карты социальных сервисов. Оцифруем для Клиента утилизацию и посещение рабочих мест. Работаем над AR-навигацией в наших офисах. Стек технологий: React, АВАР, Java, Groovy, Python, ML-моделей. Обязанности * исследование бизнес-процессов и клиентских путей, подлежащих автоматизации * взаимодействие с заказчиком с целью сбора информации, формирование бизнес-требований * проработка и согласование требований к АС и интеграций со смежными системами * декомпозиция бизнес-требований на бэклог задач для разработки * подготовка технической документации для функционала системы и интеграционных интерфейсов * участие в принятии архитектурных решений в тестировании, приёмке и внедрении системы * взаимодействие с разработчиками и бизнес-заказчиком в формате Agile. Требования * оконченное высшее образование * подтвержденный опыт работы системным аналитиком от трех лет * опыт участия в крупных проектах автоматизации полного цикла * знание нотаций моделирования бизнес-процессов * знания в области архитектуры приложений * умение моделировать клиентский путь * владение навыками сбора, анализа и описания требований * отличные навыки общения с заказчиком и разработчиками, развитые коммуникативные способности * понимание жизненного цикла разработки ПО, основные методологии разработки ПО (Waterfall, Agile) * опыт командной разработки с использованием Confluence, Jira * знание основных методологий разработки программного обеспечения (Agile, DevOps и т.п.) * знание основ баз данных, тестирования и развёртывания ПО * системное мышление, аналитический подход к решению задач, ориентация на результат. Условия * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * 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 рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Paris, France Workplace: Hybrid HEALTH CAN’T WAIT. Not for symptoms to get worse. Not for a six‑month appointment. Not for a system to catch up. But that’s exactly how healthcare works today. You wait, until you can’t. Alan exists to end the wait. Health is a universal right, and we believe this right can only become real when it’s coupled with prevention. We need to stop treating health as something we repair and start treating it as something we build, every day. It’s not solely a question of willpower. It’s the healthcare system itself that needs to work for everyone, in a sustainable way. So we are building the new standard in prevention insurance. Alan is the first company that integrates insurance, prevention, and care into a single, acclaimed user experience. We are on an incredible journey to build a global leading company, with a unique culture https://alan.com/en/careers. We already partner with 40K+ companies of all sizes, serving more than 1M+ members, and have reached €800M+ in ARR. Prevention as the new norm. That's what we're building with our team of 1000+ people. If it speaks to you: we're hiring across France, Spain, Belgium, and Canada. And beyond. MISSION Alan is scaling internationally (800+ employees, 100+ healthcare professionals, 5+ countries) and needs IT Engineers to build and own the internal technology platform every Alaner works on: identity and provisioning, endpoint and SaaS security, the tooling behind our clinics, and the automation that keeps IT from scaling linearly with headcount. The scope below is what the team owns, not a checklist for one person. You'll be staffed on one or two of these areas at a time, according to your strengths and interests, and it will evolve through time based on company needs and personal appetite. Staying close to users keeps us building the right things: you'll spend up to one day a week on IT support, seeing first-hand where friction lives and what's worth automating next. SCOPE ⚙️ PLATFORM & AUTOMATION - Own and extend automations on Alan Home, our internal provisioning engine - Maintain, extend and improve helpdesk automation, SaaS provisioning flows, and onboarding/offboarding pipelines - Own the meeting room AV and room-booking platform as a product, replicable across offices 🔑 IDENTITY & ACCESS - Own the IT side of the employee lifecycle (onboarding, offboarding, mobility between jobs and countries) across Google Workspace, SSO/SAML and our SaaS ecosystem. - Grow our role-based access model: extend it to more tools and refine the permission groups, so access is granted by role rather than case by case - Make employee lifecycle events reliable, fast and auditable end-to-end - Own access reviews and least-privilege models; produce and maintain the evidence our auditors rely on - Own SaaS procurement and license management: vendor relationships, renewals, and cost optimization across our stack 🔒 ENDPOINT & SAAS SECURITY - Own the Mac fleet in Kandji: enrollment at scale, role-based blueprints, fleet compliance - Cloudflare WARP, SaaS security controls - Maintain and strengthen our ISO 27001 certification and drive ACPR and pentest remediation on the endpoint and platform scope 🩺 HEALTH PROFESSIONALS IT - The IT layer behind Alan's clinics: practitioner tooling, equipment, access - Role and permission automation for healthcare professionals, and their support and escalation process 🌍 INTERNATIONALISATION - Make international expansion something IT accelerates, not something it slows down: a repeatable process where every new market (Canada, KSA, Armenia...) launches on our standard stack from day one - Bring acquired entities onto that same platform MILESTONES First 3 months - Acquire technical knowledge on Alan's platform: Alan Home, Google Workspace/SSO, Kandji, Cloudflare WARP - Take one project end-to-end and ship a first increment - Join the IT oncall team as technical escalation First 6 months - Own a workstream end-to-end - Deliver one automation or hardening initiative end-to-end - Take up documentation and automation on your scope and reduce significantly the bus factor on it - Mentor IT teammates on your core expertise First year - Deliver measurable IT toil reduction on your scope - Set the technical standards on your domain: how we build, document and review it - Build strong cross-functional partnerships (Engineering, Security, Workplace, Clinic, People, Audit) - Contribute to hiring and onboarding new teammates 3 years - Lead major projects end-to-end across several communities - Be the reference the team relies on across at least two domains - Mentor the IT team and beyond, and scale IT without a linear increase in manual work As the community grows, there is room to take on more responsibility: leading a crew, owning cross-community projects, mentoring, hiring. WHAT WE'RE LOOKING FOR Must-have - Technical/hard skills: - 3+ years in IT engineering, platform, systems or corporate engineering, with real ownership of production-facing systems - Depth in at least one area (platform & automation, identity, endpoint & security) and demonstrated range beyond it. - You write code: not as a full-time software engineer, but Python, APIs and pull requests in a shared repo should feel normal - Structured problem-solving: diagnoses methodically, asks the right clarifying questions, thinks about failure modes and rollback - Comfort with regulated environments: health data, ACPR, ISO 27001, HDS - Automation & AI appetite: uses AI tools smartly to accelerate their own delivery, with an instinct for what should be automated or delegated to AI rather than repeated Must-have - Behavioral / soft skills: - Ownership & autonomy: drives topics forward without hand-holding, including when they cross into someone else's perimeter - Written communication: Alan is written-first; decisions get argued in public documents and challenged by people outside your team - Pragmatic judgment: balances "perfect" vs. "good enough", decides with incomplete information - Documentation culture: reduces bus factor through clear documentation and knowledge sharing Nice-to-have skills / Bonus points if you have: - Experience with an internal provisioning or IdP-driven automation platform - Kandji or another MDM at scale - Cloudflare Zero Trust / WARP, Datadog - Audit remediation experience (ISO 27001, HDS) - Multi-country rollouts, or IT integration after an acquisition - Having mentored, coached or led a (small) crew - Health or healthtech ecosystem familiarity Languages: Fluent English & Professional French

Location: Paris, France Workplace: Hybrid HEALTH CAN’T WAIT. Not for symptoms to get worse. Not for a six‑month appointment. Not for a system to catch up. But that’s exactly how healthcare works today. You wait, until you can’t. Alan exists to end the wait. Health is a universal right, and we believe this right can only become real when it’s coupled with prevention. We need to stop treating health as something we repair and start treating it as something we build, every day. It’s not solely a question of willpower. It’s the healthcare system itself that needs to work for everyone, in a sustainable way. So we are building the new standard in prevention insurance. Alan is the first company that integrates insurance, prevention, and care into a single, acclaimed user experience. We are on an incredible journey to build a global leading company, with a unique culture https://alan.com/en/careers. We already partner with 40K+ companies of all sizes, serving more than 1M+ members, and have reached €800M+ in ARR. Prevention as the new norm. That's what we're building with our team of 1000+ people. If it speaks to you: we're hiring across France, Spain, Belgium, and Canada. And beyond. MISSION Alan is scaling internationally (900+ employees, 100+ healthcare professionals, 5+ countries) and needs IT Operations Specialists to own device security, SaaS platforms, identity & access, and the daily IT experience of every Alaner, while contributing to build projects that remove operational toil. IT at Alan is more than just a helpdesk. Operations and support ('Run') take roughly 60% of your time initially, while the rest goes toward owning project-based initiatives ('Build') tailored to your experience level. As you ramp up alongside senior engineers, your focus will naturally shift toward more build-focused work with wider impact. The scope below is what the team owns, not a checklist for one person. We staff people according to their strengths and interests, and it evolves over time. SCOPE 🛟 SUPPORT & ONCALL - Own L1/L2 oncall for 900+ Alaners across 5+ countries, with a clear escalation path to engineers - Triage, communicate to users during incidents, and escalate appropriately - Document recurring issues and reduce ticket volume through self-service 💻 DEVICE LIFECYCLE & ENDPOINT COMPLIANCE - Own the full device lifecycle: procurement, zero-touch enrollment (Apple Business Manager, Kandji), repair, retrieval - Maintain role-based Kandji blueprints and least-privilege configurations - Contribute to device compliance across all countries (MDM, EDR, FileVault) and to audit evidence - Own the physical side: laptop locker, hardware inventory, office equipment - Take over day-to-day device operations as we bring them back in-house from our outsourced provider 🔑 IDENTITY, ACCESS & SAAS PLATFORMS - Own onboarding and offboarding end-to-end, across both automated and manually-managed tools - Administer Google Workspace, SSO/SAML, licences and access reviews - Manage day-to-day vendor relationships and procurement on your scope ⚙️ BUILD - Own a build project end-to-end, with a more experienced engineer to pair with and learn from - Examples from the current roadmap: rebuilding the onboarding intake, the meeting room audiovisual equipment and room-booking revamp, the IT playbook for new offices, ISO 27001 / ACPR evidence collection - Ship automation and self-service tooling that measurably reduces IT toil MILESTONES First 2 months - Join IT oncall rotation (helpdesk) with buddy/shadowing support - Discover Alan's processes, stack (Kandji, Apple Business Manager), SaaS ecosystem, and identity tools (Google Workspace, SSO, Alan Home) - Handle most typical IT operations issues autonomously (equipment, SaaS access, account provisioning) First 6 months - Handle IT oncall shifts autonomously, solving most problems that do not require engineer input - Own onboarding/offboarding workflows end-to-end - Have wide knowledge of Alan's processes, equipment, and tools - Ship a first project First year - Be regarded as an expert on at least one topic beyond the oncall rotation (e.g. MDM, SaaS admin, compliance documentation) - Contribute on device compliance improvements (MDM, EDR, FileVault) across all countries - Ship automation or self-service projects that measurably reduce IT toil, with limited guidance - Lead small to medium IT projects end-to-end 3 years - Fully autonomous on the User Experience & Platform workstreams - Lead medium to high-complexity IT projects end-to-end - Mentor newer team members, reduce bus factor through documentation, automation and knowledge sharing WHAT WE'RE LOOKING FOR Must-have - Technical/hard skills: - 1-3 years in IT operations (or strong internship / student association background in a tech environment): device management (MDM, ideally Kandji), SaaS administration, basic identity & access management (Google Workspace, SSO) - Operational reflexes: can triage issues, communicate to users during incidents, and escalate appropriately. Has oncall or production support experience - Automation & AI appetite: scripting basics (Python, Bash) or low-code, and an instinct for what should be automated or delegated to AI rather than repeated - Documentation mindset: writes clear, structured documentation - Learning velocity: Picks up new tools and processes quickly. Must-have - Behavioral / soft skills: - Written-First Communication: Clear, effective written communicator who instinctively documents workflows, shares knowledge transparently, and thrives in an asynchronous work culture. - Empathetic Problem-Solving: Balanced user-first service mindset with operational pragmatism—delighting colleagues while diagnosing root causes rather than applying band-aid fixes. - Autonomous Growth: Self-directed problem solver who takes early project ownership, learns rapidly alongside senior engineers, and actively seeks feedback to level up. Nice-to-have skills / Bonus points if you have: - macOS fluency: comfortable troubleshooting macOS, understands the Apple ecosystem (Apple Business Manager, DEP enrollment) - Experience with Kandji specifically - Exposure to security compliance frameworks (ISO 27001, SOC 2, HDS), even just awareness - SaaS vendor management and/or license administration - Interest in automation and coding (even from college/school projects) - Experience in a fast-growing, multi-country tech company Languages: Fluent French & Professional English 🌍 HOW WE WORK Location: You must be legally eligible to work from France.   🎯 IMPORTANT NOTE: WE HIRE PEOPLE, NOT ROLES. If you're excited about this opportunity but don't check every box, we'd love to hear from you. Everyone, no matter how underrepresented, should feel free to apply, as it can only bring learnings or success. If you identify yourself as a woman: Did you know that research shows women often apply only when meeting 100% of requirements? Remember, this is just a guide, not a checklist. We'll be thrilled to receive your application! 🔖 Check out our About Alan https://alan.com/about and Career https://alan.com/careers pages, as well as our Medium https://medium.com/alan, blog https://blog.alan.com/ and Glassdoor page https://www.glassdoor.com/Overview/Working-at-Alan-EI_IE1696043.11,15.htm for more info.   YOU WANT TO KNOW MORE ABOUT ALAN? 🙌 Perks & Benefits https://alan.com/en/careers/a/salary-equity: Alaners are provided with a stimulating environment and perks ensuring they are happy, efficient and spend only high-quality time with co-workers. 🤘A strong culture https://alan.com/en/about/a/leadership-principles: People joining Alan are often surprised and delighted by our innovative working method. We have a set of cultural values that guide our approach to work

Responsibilities: • Design multi-agent systems and integrate LLMs with internal tools • Develop backend APIs, RAG pipelines, and tool/function calling • Build computer vision pipelines for detection, tracking, and re-identification • Optimize real-time video and GPU inference Requirements: • Node.js/Express.js and Python • LLM APIs, prompt engineering, RAG, tool calling, or agent frameworks • Docker, Linux, and Git • PyTorch and OpenCV • Object detection and multi-object tracking (YOLO, ByteTrack/BoT-SORT) • Person re-identification, vector search, and video streaming (RTSP)

Location: Singapore Workplace: Hybrid About Cantina Cantina Labs is a social AI company developing a suite of advanced video generation models. We bring characters to life, transforming how people tell stories, connect, and create. We build and power ecosystems. Cantina, our flagship social AI platform, is just the beginning. About the Internship Cantina is growing its research lab in Singapore, and we are looking for exceptional research interns to work with us on the next generation of video models in October 2026. This is a three month onsite internship designed to give you meaningful ownership of a well-defined research or engineering problem. You will be matched with a project based on your background and interests, working closely with a senior mentor from initial problem formulation through experimentation, evaluation, and, where appropriate, submission to a leading AI conference. Projects may focus on post-training and inference efficiency for video generation models, reward modeling and preference-based optimization multimodal data systems, or scalable infrastructure for video model training. The primary focus will be your core project, with opportunities to contribute to applied or product-adjacent work where relevant. What You’ll Work On Depending on your project, you may: - Research and develop distillation methods for large-scale diffusion and flow-based video generation models, including guidance and adversarial distillation - Explore techniques that reduce inference cost while preserving or improving generation quality - Develop reward models and preference-based optimization methods to improve aesthetics, motion quality, temporal consistency, and prompt adherence - Study how base-model behavior affects post-training outcomes and use experimental findings to inform model development - Design rigorous evaluations and conduct large-scale experiments on generative video models - Contribute to evaluation harnesses, model integrations, research tooling, or other product-adjacent projects related to your core work - Document and communicate your findings through research reports, internal presentations, demonstrations, and potential conference submissions You may be a good fit if you - Are currently pursuing a PhD or are a final-year master’s student in computer science, machine learning, computer vision, or a related field - Have research experience in generative modeling, computer vision, multimodal learning, or video generation - Have hands on experience with diffusion models, flow-based models, model distillation, reinforcement learning, preference optimization, or related post-training techniques - Can formulate hypotheses, design controlled experiments, analyze results, and communicate conclusions clearly - Are proficient in Python and have hands-on experience with PyTorch, JAX, or another modern machine learning framework - Are comfortable working independently on an open-ended research problem while collaborating closely with a mentor and the broader team Experience with video, image, audio, or other multimodal data is valuable. Publications at leading venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, or AAAI are a plus, but are not required. We care most about the quality of your thinking, the depth of your technical work, and your ability to learn quickly. What You Can Expect - A defined project and named senior mentor before your first day - Weekly one-on-one meetings and clear project milestones - A meaningful compute allocation for your research - The opportunity to own a complete research or engineering result - First-author positioning by default where your contribution supports a publication - Timely internal review of research intended for submission - Support for conference travel if your paper is accepted - Opportunities to demonstrate your work and receive credit for product contributions - A competitive monthly stipend - Visa and travel support for eligible international candidates - Housing support for qualifying international interns in Singapore - Equipment and resources needed to complete your work Internship Details - Location: Singapore - Duration: Three months - Working model: Onsite - Start dates: First batch starts in October 2026, second batch starts in January 2027

Location: Singapore Workplace: Hybrid About Cantina Cantina Labs is a social AI company developing a suite of advanced video generation models. We bring characters to life, transforming how people tell stories, connect, and create. We build and power ecosystems. Cantina, our flagship social AI platform, is just the beginning. About the Internship Cantina is growing its research lab in Singapore, and we are looking for exceptional machine learning interns to work with us on the next generation of video models in October 2026. This is a three month onsite internship designed to give you meaningful ownership of a well-defined research or engineering problem. You will be matched with a project based on your background and interests, working closely with a senior mentor from initial problem formulation through experimentation, evaluation, and, where appropriate, submission to a leading AI conference. Projects may focus on post-training and inference efficiency for video generation models, reward modeling and preference-based optimization, multimodal data systems, or scalable infrastructure for video model training. The primary focus will be your core project, with opportunities to contribute to applied or product-adjacent work where relevant. What You’ll Work On Depending on your project, you may: - Develop reward models to improve aesthetics, motion quality, temporal consistency, and prompt adherence - Study how base-model behavior affects post-training outcomes and use experimental findings to inform model development - Design rigorous evaluations and conduct large-scale experiments on generative video models - Build systems for ingesting, preprocessing, curating, and delivering large-scale video datasets - Develop distributed pipelines for dataset generation, deduplication, preprocessing, and repeated dataset refreshes - Improve the reliability, reproducibility, and efficiency of data and model-training workflows - Build tooling for video and multimodal data using technologies such as FFmpeg, PyAV, DALI, or OpenCV - Contribute to evaluation harnesses, model integrations, research tooling, or other product-adjacent projects related to your core work - Document and communicate your findings through research reports, internal presentations, demonstrations, and potential conference submissions You may be a good fit if you - Are pursuing a bachelor’s or master’s degree in computer science, engineering, machine learning, or a related field - Have experience building data pipelines, ML infrastructure, or distributed systems through research, coursework, open-source contributions, or previous internships - Are familiar with tools such as Ray, PySpark, Airflow, Docker, Kubernetes, or equivalent technologies - Have worked with cloud storage or compute platforms such as AWS, Google Cloud, or Azure - Understand practical considerations around data throughput, storage layout, caching, monitoring, and failure recovery - Are proficient in Python and interested in building reliable systems for large-scale machine learning Experience with video, image, audio, or other multimodal data is valuable. Publications at leading venues such as NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, or AAAI are a plus, but are not required. We care most about the quality of your thinking, the depth of your technical work, and your ability to learn quickly. What You Can Expect - A defined project and named senior mentor before your first day - Weekly one-on-one meetings and clear project milestones - A meaningful compute allocation for your research - The opportunity to own a complete research or engineering result - First-author positioning by default where your contribution supports a publication - Timely internal review of research intended for submission - Support for conference travel if your paper is accepted - Opportunities to demonstrate your work and receive credit for product contributions - A competitive monthly stipend - Visa and travel support for eligible international candidates - Housing support for qualifying international interns in Singapore - Equipment and resources needed to complete your work Internship Details - Location: Singapore - Duration: Three months - Working model: Onsite - Start dates: Start dates: First batch starts in October 2026; second batch starts in January 2027

Location: Москва Команда Развития рыночных рисков (в Управлении рыночных рисков) ищет сотрудника. Мы занимаемся согласованием новых продуктов, методологией рыночного риска, развитием систем расчета метрик рыночного риска (VaR, стресс-тест и т.д.), контролем сделок и торговых алгоритмов. Обязанности *  анализировать риски, совершенствовать методологию и участвовать во внедрении новых продуктов на финансовых рынках * взаимодействовать с IT-подразделениями, внедряющими front-офисные и middle-офисные системы, искать решения для внедрения новых продуктов на глобальных рынках * совершенствовать методологию расчета рыночного риска по инструментам на финансовых рынках (в том числе по встроенным опционам, свопам, форвардам и т.д.) * рассчитывать и анализировать открытую валютную позицию по торговой книге * строить системы управления рыночным риском в дочерних обществах (в том числе, с нуля) Требования * высшее математическое /или экономическое образование (или последний год обучения) * хорошие знания финансовых рынков, фин. инструментов, оценки их рисков, моделей расчета стоимости деривативов, методов расчета VaR\\ES * будет являться преимуществом * опыт программирования и работы с данными (Python, SQL) * практический опыт работы с деривативами или ценными бумагами, а также опыт исследовательской работы в данной области; * наличие сертификата/частичная сдача PRM/FRM/CFA Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты * 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.

Требования к кандидату: - 3+ years of experience in data analysis - Experience in marketing analytics - Strong knowledge of SQL - Data analysis skills in Python - Understanding of marketing KPIs and attribution models - Attention to detail and problem-solving skills - Good English communication skills (B2+)

Location: Москва Поддержка и развитие подсистемы PFE – решение для автоматического расчета риск-метрик деривативных сделок. Метрика PFE важна для контроля использования лимитов контрагентского риска и эффективного управления ими. Задача включает функциональное развитие системы, внедрение новых продуктов и поддержку интеграции. Обязанности Чем предстоит заниматься: • Функциональное развитие системы, анализ и внедрение новых продуктов • Написание технических спецификаций, постановка задач разработчикам • Участие в проработке архитектурных решений • Аналитика по созданию новых сервисов и интеграций • Написание тест-кейсов и проведение тестирования • Организация релизного процесса • Решение кейсов в рамках промышленной эксплуатации в качестве третьей линии поддержки Требования Мы ждём что ты: • Опыт работы в финтехе от 3 лет • Опыт работы с Python • Знание PostgreSQL: понимание синтаксиса процедур и функций, написание аналитических запросов • Опыт взаимодействия с веб-сервисами • Опыт построения интеграций между системами • Опыт постановки детализированного ТЗ разработчикам, взаимодействие с заказчиком, сбор функциональных требований • Опыт документирования технических спецификаций и требований Будет плюсом: • Понимание метода моделирования Монте-Карло • Представление о моделях эволюции процентной ставки и других базовых активов • Уверенное владение математикой в пределах двух курсов университета (теория вероятности, статистика, эконометрика и т.д.) • Базовые знания основных инструментов на рынке ценных бумаг (акции/облигации, производные финансовые инструменты, РЕПО и т.д.) • Основы управления финансовыми рисками (основные риск-метрики, «греки» и т.д.) • Понимание рыночных данных (кривые дисконтирования, значения спот, поверхности волатильности, форвардные кривые) Условия Что мы предлагаем: • Современный офис в Москве • Гибридный график: 2 дня в офисе, 3 – удалённо (обсуждается после испытательного срока) • Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия • 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 • Подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи • Возможность получить вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

Location: Москва Команда Сбербанк страхования в поисках Аналитика данных. Присоединяйтесь к нашей команде, если готовы показать свою экспертность в финансовом\\страховом секторе, владеете продвинутым уровнем Excel и SQL, умеете общаться с людьми разных уровней и стремитесь двигаться вперед вместе с нами! Обязанности * Разработка и поддержка витрин данных по продуктам страхования * Построение воронок прохождения этапов в мобильном приложении * Написание чистого кода и автоматизированных пайплайнов отчётности с последующей передачей команде ПРОМ-разработки * Формирование требований/заявок на ПРОМ-реализацию, взаимодействие с разработчиком ПРОМ-витрин на этапе внедрения * Плотная коммуникация с командами-заказчиками для сбора и уточнения потребностей в аналитике (в т.ч. размытых бизнес-требований) * Ad-hoc аналитика по запросам бизнеса * Периодически — клиентская аналитика в страховом направлении * Постепенный перевод проверенных временем решений в ПРОМ и интеграция с «Навигатором» Требования * Опыт работы аналитиком данных от 1–3 лет в компаниях финансового сектора (банки/страховые) * Уверенный SQL, опыт работы с Greenplum * Python — для автоматизаций, выгрузок, трансформаций данных * Умение строить простые ML-модели (регрессия, классификация) * Опыт работы с Hadoop/Hive/Spark * Excel продвинутого уровня: сводные таблицы, составные формулы, ВПР, элементы прогнозирования * Базовые навыки сборки pipeline/отчетов/дэшей; готовность работать с CI/CD * Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации * Понимание страховых продуктов, банковского сектора Условия * Гибридный формат работы (современный офис в Москве на метро Проспект мира); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; * Скидки на продукты компаний – партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие; * 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 квалификаци.

Задачи: — Design and build AI/ML-powered features and systems — Work with LLMs, APIs, and model integrations — Develop and optimize AI pipelines for real-world use cases — Collaborate with product and engineering teams — Turn complex AI ideas into scalable production features Требования: — Strong experience with Python and AI/ML frameworks — Hands-on experience with LLMs (OpenAI, LangChain, etc.) — Understanding of model integration, prompting, or fine-tuning — Experience with APIs and backend systems — Strong problem-solving mindset and startup experience

Location: Москва Мы развиваем GigaChat и ищем сильного ML-инженера в команду online RL. Это роль для человека, который умеет доводить исследовательские идеи до работающих решений: проектировать и запускать эксперименты, строить надёжные пайплайны обучения и добиваться реального роста качества модели. Нам нужен не просто исполнитель задач, а инженер с сильным исследовательским мышлением, который способен самостоятельно разбираться в сложных проблемах, предлагать новые идеи и решения и нести ответственность за результат. Обязанности * разрабатывать и улучшать методы online RL * реализовывать и дорабатывать подходы post-training и online RL * проектировать и проводить эксперименты: формулировать гипотезы, подбирать конфигурации, анализировать результаты не только на уровне метрик, но и на уровне причин * разбираться, почему модель стала лучше или хуже, насколько устойчив результат и можно ли его масштабировать на другие домены и типы задач * следить за state-of-the-art: читать статьи, воспроизводить результаты, адаптировать лучшие подходы под наши задачи и инфраструктуру * строить и развивать инфраструктуру обучения * разрабатывать и поддерживать пайплайны online RL: от генерации rollout'ов и сбора reward-сигналов до обновления весов модели * обеспечивать воспроизводимость экспериментов: версионирование данных, конфигов, чекпоинтов, контроль деградаций * оптимизировать throughput и эффективность использования GPU: distributed training, параллелизм, профилирование узких мест * выстраивать связку между моделью, средами исполнения, верификаторами и reward-моделями так, чтобы новые идеи можно было быстро проверять * работать с данными и системой оценки качества * участвовать в проектировании и реализации reward-сигналов: rule-based верификаторы, reward-модели, LLM-as-a-judge, execution-based проверки * строить и улучшать пайплайны подготовки данных: фильтрация, дедупликация, балансировка, контроль утечек * анализировать ошибки модели, выявлять систематические слабые места и формировать целевые обучающие выборки для их устранения * тесно взаимодействовать с исследователями, другими инженерами, командами данных и инфраструктуры * брать на себя ответственность за целые куски системы: от идеи до результата в проде * делиться знаниями, участвовать в код-ревью, помогать поднимать общую планку качества. * Требования * отличное владение Python и PyTorch * практический опыт в LLM post-training: RLHF, online RL, DPO или смежных направлениях * опыт проведения ML-экспериментов от начала до конца: постановка гипотезы → реализация → анализ → выводы * понимание distributed training: Data Parallel, FSDP, DeepSpeed или аналоги. * Умение писать чистый, надёжный, production-ready код * способность разбираться в сложных системах и самостоятельно находить и устранять узкие места. Условия * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * 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 * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы развиваем продукт DataQuality — систему мониторинга качества данных, которая в реальном времени следит за потоком событий антифрод-платформы: согласованность полей, заполненность расчетов, стабильность скорингов и агрегатов, статистику срабатывания фрод-правил, пропажу типов событий. При отклонениях система поднимает алерты по уровням severity (info / warning / critical) с оповещением в чат и автоматическими тикетами. Мы ищем аналитика данных, который возьмет на себя две связанные задачи: довести систему алертов до состояния, когда сигналов мало, но каждый - по делу, и исследовать связанные с данными обращения пользователей антифрод-платформы, находя в них подсказки о том, что мы еще не умеем мониторить. Обязанности * выполнение ad - hoc запросов, визуализация и интерпретация данных, поиск инсайтов, выявление аномалий и закономерностей. Проведение аналитических исследований, связанных с противодействием кибермошенничеству * автоматизация и обеспечение расчёта ключевых показателей системы Антифрод * обновление и актуализация методологии по расчёту различных метрик, связанных с фродмониторингом * участие в проектах со смежными DS/DE- командами * сопровождение и формирование аналитических отчётов для руководства и кросс-функциональных команд Требования * высшее техническое образование * опыт работы в области анализа данных не менее 5 лет * Python как рабочий инструмент: pandas/numpy для разбора выгрузок, способность быстро написать скрипт, который поднимет историю срабатываний и покажет, какие пороги дают ложные сигналы. * SQL / Spark SQL уверенно: оконные функции, агрегации, джойны, работа с NULL, CAST, BETWEEN, LIKE. Условия проверок в системе пишутся на Spark SQL - это ежедневный инструмент. * статистика и алгоритмы анализа данных: дрейф распределений (PSI), отклонение среднего и дисперсии от базовой линии, выбросы (z-score / IQR), сезонность; понимание precision/recall применительно к алертам. * понимание принципов мониторинга качества данных: типы проверок, уровни severity и то, что за ними стоят разные действия - от информирования до инцидента. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.