Задачи:
— работать внутри одной продуктовой вертикали банка
— получать задачи и требования напрямую от бизнеса своей вертикали
— проектировать сценарии, архитектуру интерфейса, роли, состояния и логику переходов
— работать в Agile: планирование, итерации, синки, демо
— улучшать систему внутри заданной рамки, шаг за шагом
— быть частью дизайн-направления банка: другие дизайнеры, дизайн-лид, Head of Design, общие стандарты
— обсуждать задачи и ходить на встречи на английском
Требования:
— разбирать продукт на уровни: цели, ограничения, роли, сценарии, зависимости
— уверенно работать с архитектурой интерфейса, состояниями и логикой переходов
— понимать связь UX-решений с бизнес-логикой, процессами и устройством организации
— в трудном разговоре опираться на аргументы и качество решения
— доводить решения до состояния, с которым команда живёт и развивает продукт дальше
— понимать свою роль в команде и держать профессиональные границы
— опыт с цифровыми продуктами; финтех, банки, SaaS, платформы, сложные сервисы — в плюс
— сильная база в UX и архитектуре интерфейсов
— опыт работы в Agile-командах и с бизнесом
— уверенный английский, рабочий и разговорный (общение каждый день идёт на английском)
— внимание к деталям при том, что целое не разваливается
— самостоятельность в своей зоне ответственности
Условия:
— удалённая работа
— проектная работа (3 месяца)
— работа в международной команде внутри крупного банковского продукта
— участие в цифровой трансформации банка
— embedded-модель работы и зрелый процесс
— быстрый отбор
Задачи:
— Развивать платформу: работать над функционалом, стабильностью и производительностью;
— Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики;
— Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять причины проблем;
— Превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска;
— Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента;
— Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production;
— Менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами;
— Проводить code review и повышать качество решений команды.
Требования:
— Опыт от 4 лет в разработке, желательно с production-опытом в AI/LLM-продуктах;
— Уверенные знания Python и backend: asyncio, очереди, кеширование, конкурентность;
— Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT;
— Опыт с OpenAI API или другими LLM API, prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management;
— Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows, тестированием и evals;
— Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability;
— Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами;
— Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24;
— Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти.
Будет плюсом:
— Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем;
— Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах.
Условия:
— Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы;
— Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production;
— Быстрый карьерный рост.
О компании Aidentity — стартап в сфере AI × Human Intelligence. Продукт, который помогает человеку лучше понять свои сильные стороны и найти свое призвание. Стадия: MVP → развитие продукта → масштабирование
Нам нужно:
— Опыт работы в стартапе / яркое желание его получить
— Готовность влиять на продукт с первого дня
— Мышление продуктом, а не выполнение задач
— Готовность работать только за долю от компании
— ML / Data Science / AI
— Python и привычный ML-стек
— работа с данными, построением признаков, обучением и оценкой моделей
— ML-эксперименты и проверка качества результатов
— самостоятельное исследование неизвестной области
— интерес к задачам на стыке AI, психологии, человеческие качества и рекомендационные систем
— recommendation systems, embeddings, NLP/LLM, clustering, similarity / ranking models.
Что предстоит делать
✔️создавать систему синтетических профилей данных
✔️развивать и улучшать алгоритм подбора профессий
✔️проектировать систему, которая будет обучаться на данных пользователей и специалистов
✔️экспериментировать с ML/AI-подходами и проверять гипотезы
✔️оценивать качество рекомендаций и разрабатывать метрики для сравнения разных подходов
✔️исследовать способы персонализации результатов для разных пользователей
✔️в перспективе — работать с NLP/LLM и другими AI-инструментами для анализа и обогащения данных
✔️участвовать в проектировании ML-части продукта и принимать технические решения вместе с командой
Что предлагаем:
— Удаленка
— Гибкий график, part-time
— Долгосрочное участие
— Опционы
— Маленькая команда, где слышат каждого
— Продукт с большой миссией
Подойдет тем, кто любит эксперименты и не боится неопределенности, готов влиять на будущий результат
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— участие в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур)
— проектирование и развитие REST API для внешних интеграций
— работа с PostgreSQL и очередями Kafka
— написание кода с покрытием автотестами.
Требования:
— опыт работы в роли разработчика на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits) от 4 лет
— Quill (написание и оптимизация запросов под партиционирование)
— Jetty (embedded, настройка пулов потоков, WebSocket)
— Kafka (консьюмеры/продюсеры, ручной коммит, обработка ребалансировки)
— Bouncy Castle (ECDSA, Keccak, работа с ключами)
— Liquibase (миграции PostgreSQL, изменения схемы без даунтайма)
— опыт с Cucumber
— опыт настройки CI/CD (Jenkins, Groovy)
— опыт работы c агентской разработкой
— понимание концепций популярных блокчейнов (блоки, транзакции, логи, криптография)
— опыт работы с RPC-клиентами (Web3j / ethers / JSON-RPC).
Условия:
— возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
— комфортный современный офис: Москва, пер. Оружейный, 41 (БЦ Оружейный)
— 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
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Основные задачи:
• Разработка и сопровождение встроенного ПО для микроконтроллеров STM32 на C с использованием FreeRTOS.
• Разработка приложений на C/C++ для одноплатных компьютеров под управлением Linux.
• Поддержка и развитие существующей кодовой базы, участие в проектировании архитектуры ПО и code review.
• Ведение технической документации.
Требования:
• Уверенное знание языка C для embedded-разработки.
• Опыт коммерческой разработки ПО для STM32.
• Опыт работы с FreeRTOS.
• Практический опыт работы с UART, I²C, ADC, DMA, CAN/FDCAN.
• Умение разрабатывать драйверы по datasheet/reference manual (I²C/SPI/UART).
• Опыт работы с Git.
• Навыки работы с осциллографом, мультиметром и логическим анализатором.
• Умение читать электрические схемы.
• Опыт разработки на C/C++ под Linux (в том числе для ARM-платформ).
Будет преимуществом:
• Опыт работы с Yocto, Buildroot или аналогичными системами сборки.
• Опыт разработки графических интерфейсов для Embedded Linux (LVGL).
Задачи:
— Развитие платформы: работа над функционалом, стабильностью и производительностью;
— Развитие AI-функционала: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики;
— Разбор сложных production-инцидентов, устранение причин проблем;
— Клиентские внедрения: превращение пожеланий клиента в дорожную карту запуска;
— Проектирование архитектуры интеграции с инфраструктурой клиента;
— Ответственность за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production;
— Менторство junior/middle-разработчиков, помощь с декомпозицией задач, архитектурой и техническими вопросами;
— Проведение code review и повышение качества решений команды.
Требования:
— От 4 лет коммерческого опыта в Python и backend, от 1 года в продуктовой команде;
— Уверенные знания asyncio, очередей, кеширования, конкурентности;
— Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT;
— Опыт с OpenAI API или другими LLM API;
— Знания prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management;
— Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows;
— Навыки тестирования и evals;
— Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability;
— Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами;
— Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24;
— Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти.
Будет плюсом:
— Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем;
— Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах.
Условия:
— Работа в быстрорастущем AI-стартапе;
— Влияние на продукт, архитектуру и процессы;
— Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production;
— Быстрый карьерный рост.
Требования:
— Опыт коммерческой frontend-разработки 4+ лет.
— Глубокое знание современного JavaScript и TypeScript.
— Уверенный опыт с React или Vue.
— Практический опыт с WebView, embedded web apps или mini-apps.
— Опыт интеграции с банковским SuperApp будет преимуществом.
— Опыт интеграций с REST API и авторизационными флоу: JWT, deep links, нативные мосты.
— Опыт работы со сложным состоянием и критичными пользовательскими сценариями, желательно с платёжными флоу.
— Понимание производительности frontend в WebView: скорость старта, размер бандла, lazy loading, работа на слабых устройствах.
— Опыт unit- и e2e-тестирования критичных пользовательских флоу.
— Ежедневное использование AI-инструментов в разработке: Claude Code, Copilot или аналоги.
— Самостоятельность и скорость работы, умение работать с неполными вводными, поднимать блокеры и договариваться с зависимыми командами.
Задачи:
— проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django)
— строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах
— собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы)
— строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka
— готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами
— разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD
— принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью
— взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы
— готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов.
Требования:
— от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production
— опыт построения агентных систем — обязателен
— опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения
— Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API
— SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами
— LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных
— Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах
— Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Работа с Python и SQL на продовом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Задачи:
— Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM;
— Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning;
— Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools;
— Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД;
— Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения;
— Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений;
— Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits;
— Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента;
— Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента;
— Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM.
Требования:
— Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security;
— Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки;
— Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие;
— Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling;
— Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency;
— Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search;
— Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM;
— Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits;
— Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд.
Что мы ищем в кандидатах:
— Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений;
— Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF;
— Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop;
— Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов;
— Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов;
— Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks.
Будет плюсом:
— Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами;
— Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами;
— Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation;
— Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Задачи и требования:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Python и SQL на продвинутом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Задачи:
— Получать задачи от внутренних заказчиков и погружаться в их бизнес-процессы.
— Выявлять, какие процессы можно и целесообразно автоматизировать с помощью AI.
— Формировать ТЗ, декомпозировать задачи и предлагать варианты реализации.
— Проектировать структуру AI-автоматизации и самостоятельно реализовывать решения.
— Работать с Claude, ChatGPT и другими LLM.
— Создавать AI-ассистентов, AI-агентов и базы знаний.
— Настраивать интеграции с CRM, 1С, сайтами, мессенджерами, телефонией и другими системами.
— Работать с API, RAG, embeddings и автоматизированными workflow.
— Тестировать, дорабатывать и повышать качество AI-решений.
— Описывать готовые решения, создавать инструкции и базу знаний.
— В перспективе выстраивать процессы разработки и управлять командой AI-разработчиков.
Требования:
— Опыт работы в AI / AI Automation / Backend / Integration от 3 лет.
— Практический опыт работы с Claude, ChatGPT и LLM.
— Опыт создания AI-решений и автоматизации бизнес-процессов.
— Понимание API, интеграций, RAG, embeddings, AI-агентов.
— Системное мышление и способность самостоятельно разобраться в новой задаче.
— Умение общаться с бизнес-заказчиками и переводить их запросы в техническое ТЗ.
— Навык самостоятельно вести задачу от постановки до готового результата.
— Ответственность за качество и результат внедрения.
Будет плюсом:
— Python, SQL/PostgreSQL, n8n, Make, Docker, MCP, опыт создания AI-агентов, CRM/1С и опыт управления разработчиками.
Условия:
— Офис в Москве, рядом с м. ЦСКА.
— График 5/2: 09:00–18:00 или 10:00–19:00.
— Заработная плата обсуждается по итогам собеседования.
— Реальные задачи по внедрению AI в бизнес, возможность видеть результат своей работы.
— Возможность влиять на технологии и формировать AI-направление внутри компании.
— Перспектива роста в Team Lead / руководителя направления.
— Профессиональная команда и возможности для развития.
— Современный офис класса А.
— Скидки на услуги компании.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Задачи:
— Разработка от исследования до прода, включая совместную с командой проработку архитектуры, выбор подходов и библиотек, декомпозицию задач.
— Поддержка и развитие существующей кодовой базы: рефакторинг, оптимизация производительности, устранение техдолга.
— Code review, менторинг junior-разработчиков.
— Быстрое прототипирование новых идей и концептов (PoC / MVP).
— Реализация пилотных интеграций: сторонние сервисы, AI API, новые UI-паттерны.
— Настройка A/B-тестов и feature flags для валидации гипотез на реальных пользователях.
— Сбор и анализ метрик по результатам пилотов — формирование выводов для принятия решений о масштабировании.
— Итеративная доработка пилотов до production-ready состояния при положительных результатах.
Требования:
— Коммерческий опыт frontend-разработки от 5+ лет.
— Отточенный навык писать чистый и поддерживаемый код с соблюдением стандартов кодирования.
— Продвинутые знания и практический опыт работы с TypeScript.
— Глубокое понимание React и его экосистемы.
— Уверенный опыт адаптивной и кроссбраузерной вёрстки.
— Опыт декомпозиции на переиспользуемые компоненты и модули.
— Понимание паттернов проектирования (композиция, HOC, render props, compound components).
— CI/CD — понимание пайплайнов, деплоя фронтенда.
Будет плюсом:
— Знание основ Docker/Docker Compose/K8n.
— Опыт с дизайн-системами и компонентными библиотеками (Storybook).
— Понимание основ UX/UI.
— Опыт использования AI-ассистентов для разработки (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor).
— Понимание возможностей LLM API (OpenAI, Anthropic) и опыт интеграции в продукт.
— Знакомство с RAG-паттернами, embeddings, vector databases.
— Опыт создания AI-powered фич в пользовательских интерфейсах (чат-боты, автокомплит, генерация контента).
Условия:
— Оформление в соответствии с ТК РФ (ТД или ИП).
— Формат работы: удаленно, с возможностью посещения офиса в Москве для получения техники и решения проблем с оборудованием.
— Своевременная заработная плата, выплачивается 2 раза в месяц, сумма обсуждается на собеседовании.
— График 5/2 с 9:00 до 18:00; выходные — суббота и воскресенье.
— ДМС и стоматология после испытательного срока.
— Предоставление техники (MacBook).
— Компания входит в список IT лицензированных аккредитованных компаний.
— Отсутствие бюрократии, прозрачность, быстрое принятие решений, уважение к каждому члену команды.
— Поддержка в значимых событиях.
Задачи:
— Обеспечение качества продуктов от идеи до внедрения и сопровождения
— Участие в построении QA процессов
— Разработка и поддержка тестовой документации
— Анализ и тестирование требований
— Тестирование новой функциональности
— Регрессионное тестирование
— Разработка автотестов
— Интеграция автотестов в пайплайны CI/CD, обеспечивая быструю обратную связь для команды разработки
— Локализация, регистрация и сопровождение дефектов
— Ручное тестирование решения «в железе»
Требования:
— Опыт в QA не менее 3 лет, из них минимум 1 год плотной работы с автоматизацией C/С++/Python кода
— Умение настраивать запуск автотестов в CI/CD как обязательный гейт
— Опыт написания тестовых сценариев
— Владение инструментами управления тестированием и баг-трекинга
— Знание и понимание современных подходов к процессу тестирования
— Самостоятельность, решение задачи «под ключ»
— Широкий кругозор в области основных ИТ-технологий (на уровне понимания задач, принципов, терминологии)
— Аналитический склад ума, умение слушать и грамотно аргументировать, предлагать и обосновывать решения, находить компромиссы
— Уверенное владение Jira и Confluence
— Знание методологии Agile-разработки
— Будет плюсом опыт работы в сфере беспилотных технологий
— Будет плюсом опыт тестирования embedded приложений и программно-аппаратных комплексов
Условия:
— Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— Корпоративный спортзал и зоны отдыха
— Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Задачи:
— Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов.
— Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
— Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
— Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.
Требования:
— Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
— Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
— Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
— Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
— Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
— Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
— Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
— Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
— Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
— Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
— Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
— Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
— Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Условия:
— full-time
Вакансия предполагает работу на позиции Senior Data Science специалиста с полной занятостью и удалённым форматом в России. Основные задачи включают разработку сервисов для ИИ платформы, предназначенной для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов, а также подготовку серверной части для таких агентов, включая тестирование фреймворков и работу с opensource агентами. В обязанности также входит создание сервиса управления реестром и навыками агентов, а также разработка единого сервиса для баз знаний с интеграцией крупных корпоративных источников. Кандидат должен хорошо разбираться в архитектуре и ограничениях современных языковых моделей, иметь опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. Важны знания принципов проектирования AI-агентов, включая управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. Требуется опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения, а также понимание рисков, связанных с prompt injection, некорректным tool calling, утечкой данных и избыточными правами доступа. Необходим опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков, умение оценивать стоимость, задержки и масштабируемость LLM-решений. Желателен опыт в e-commerce, retail или других высоконагруженных продуктовых системах, а также владение инструментами Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Кандидат должен иметь опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference, а также fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA/PEFT. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent систем и понимание принципов информационной безопасности, конфиденциальности и работы с персональными данными также обязательны.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
ОфисseniorАстана
Зарплата не указана
ГибридmiddleМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 3 · Job Hunters