Вакансии

Location: Москва Отдел занимается разработкой AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов. В фокусе — задачи NLP и CV: работа с текстовыми и визуальными документами, извлечение информации, принятие решений на основе содержимого. Требуется усилить отдел ML-экспертизой в области языковых моделей, промпт-инжиниринга и качества агентных решений. На этой позиции нужен Data Scientist, который отвечает за смысл и качество решений агента и обработки документов. Это возможность участвовать в создании агента enterprise-уровня с высокими требованиями к качеству и стабильности. Обязанности * развивать промпты агентов: системные и ролевые промпты, few-shot, схемы рассуждения, tool calling, извлечение структурированных знаний из документов * строить пайплайны эволюции промптов: версионирование, оффлайн-оценка (golden set, side-by-side, LLM-as-judge), итерации по ошибкам * решать задачи классификации и маршрутизации документов: разделение входного пакета по классам, подготовка релевантного контекста для агента * работать с RAG и эмбеддингами: chunking, выбор и тюнинг эмбеддингов, retrieval / rerank, оценка качества поиска * работать с open-source LLM и GigaChat во внутреннем контуре; предлагать и обосновывать стек под задачу Требования * опыт в Data Science / NLP / LLM от 5 лет * опыт prompt engineering на продакшн-задачах * понимание tool calling / function calling * понимание RAG-архитектур * опыт классификации текстов и документов * уверенный Python (эксперименты, скрипты, оценка качества) * понимание метрик качества LLM и подходов к оценке (eval-наборы, precision / recall по кейсам) Будет преимуществом: * богатый опыт работы с эмбеддингами: выбор модели, fine-tune, contrastive learning, оценка retrieval * опыт пайплайнов эволюции промптов (DSPy, GePA и аналоги, Langfuse / PromptLayer) * опыт LangChain / LangGraph / LlamaIndex на уровне логики агента * опыт в доменах: банки, комплаенс, документооборот, юридические тексты * опыт LoRA / SFT * опыт CV / мультимодальных моделей Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект * формат работы – офис/гибрид * 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.

📌 Разработка инструментов для агентов и интеграций с корпоративными системами (1С, почта, файловые ресурсы). 📌 Обработка документов: договоры, счета, таблицы.

Location: Москва **Мы представляем кластер SMILE, который занимается разработкой двух основных продуктов:** **Сам продукт SMILE - no-code решение**, предоставляющее клиенту удобный сервис для **быстрого создания** безопасных мультипротокольных **интеграций.** Продукт помогает всем участникам экосистемы Сбер, испытывающим потребность в обмене информацией с другими участниками, решать **проблемы** сложности, дороговизны и непонимания процесса **построения интеграции.** С помощью концепции no-code для разработки самих взаимодействий и их сопровождения, мы позволяем клиентам существенно уменьшать Т2М своих бизнес-продуктов, а также с минимальными затратами проверять свои продуктовые гипотезы. Наша команда работает над модулями по сбору и формализации требований от бизнеса для реализации различных сценариев интеграции. **А также продукт Мастерская AI-HUB -** портал, для упрощения пользовательских сценариев регистрации / валидации и сборки AI-решений. В нашу команду требуется специалист по тестированию для усиления направления. Обязанности ### Твои задачи: * работать в продуктовой кросс-функциональной команде * проводить тестирование сервисов и AI-агентов команды (как ручное, так и автоматизированное) * писать автотесты, участвовать в код-ревью * разрабатывать тестовые артефакты (планы тестирования, тест кейсы, тестовые примеры, подготовка отчетов по результатам тестирования) * воспроизводить, исследовать, описывать баги * собирать и развертывать сервисы на стендах разработки и тестирования * участвовать в процессах сопровождения со стороны разработки * участвовать в планировании, декомпозиции и формировании требований к доработкам * участвовать в разработке новых инструментов автоматизации тестирования и поддерживать уже созданные. Требования ### Мы ожидаем, что у тебя есть: * уверенные знания теоретической базы тестирования (основные виды и типы тестирования, подходы, опыт применения теоретических знаний на практике, знание ключевых терминов тестирования) * навыки работы с инструментарием для тестирования (Postman, Swagger); * базовые знания SQL (умение писать основные запросы) * знание жизненного цикла разработки ПО * продвинутый пользователь ПК и мобильных устройств * понимание взаимодействия клиент-серверных приложений * опыт работы с XML, JSON, REST, SOAP, Kafka * опыт работы с системами контроля версий (Git), багтрекинговыми системами * базовый уровень английского языка для чтения технической документации и общения с командой разработчиков * умение работать в команде и соблюдать сроки выполнения заданий * опыт работы с системами управления задачами и базой знаний (Jira, Confluence) * опыт использования LLM, навыки создания и использования AI-агентов. **Будем преимуществом:** * опыт работы с CI/CD * опыт работы с Linux, командной строкой * опыт инструментального использования AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия ### Работа в Сбере - это: * гибридный формат работы, после испытательного срока * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * льготная ипотека в Сбере * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Location: Москва Мы разрабатываем Онлайн-хранилище для Feature Store Сбера – распределённую и высоконагруженную систему с несколькими типами хранилищ данных Наша цель – предоставить пользователям надежные, высокодоступные и масштабируемые сервисы, используя самый современный технологический стек. Кроме получения опыта разработки и экспертизы в используемом стеке, вы сможете поучаствовать в развитии сложной и требовательной к показателям производительности и доступности системы, усовершенствовать свои навыки в оптимизации производительности и проработке архитектуры разных калибров. Обязанности * разрабатывать и поддерживать сервисы * участвовать в проведении код-ревью * заниматься рефакторингом сервисов для упрощения их поддержки и оптимизации производительности * участвовать в планировании и оценке задач для обеспечения соблюдения сроков и требований проекта. Требования * наличие высшего технического образования * опыт работы в роли java-разработчика от 1 года * знание стека используемых технологий: Java 8, Spring * участие в разработке распределенных высоконагруженных систем, знание kafka/ PostgresSQL/ Kubernetes/ Docker * кругозор SOA, MDA, cloud native app, понимание ключевых аспектов их реализации. **Будет преимуществом:** * владение rust/ python/ postgress * знание технологий виртуализации и контейнеризации * опыт разработки ПО с микросервисной архитектурой * опыт в разработке low latency сервисов * LLM в ETL процессах * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32к1) на период испытательного срока, далее - гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Обязанности: Совершать звонки с целью назначения встреч. Вести переговоры и заключать сделки.

Основная задача — создавать на основе съёмки актёров в грейруме полностью генеративные сцены кинематографического качества. Premiere Pro или DaVinci.

Location: Москва Наша команда занимается инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения и развиваем вычислительную платформу банка: классические виртуализированные среды, серверные мощности и хранилища данных, а также новую платформу для GPU-ресурсов под обучение и инференс моделей. Масштаб — десятки тысяч серверов, работаем в регуляторном контуре банка (152-ФЗ, КИИ, импортозамещение). Ядро нашей работы — понять, как команды банка реально потребляют вычислительные ресурсы, и превратить это понимание в платформу. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используя инновационные решения и предоставляя качественный сервис и надёжную поддержку. Сейчас мы обновляем существующую платформу виртуализации, развиваем систему управления внутренним облаком и строим инфраструктуру для GPU. Обязанности ### **Задачи:** * формировать целевую архитектуру вычислительной платформы (классической и GPU) и проектировать сервисную модель потребления вычислительных ресурсов * повышать эффективность использования GPU-парка и строить систему метрик эффективности * развивать отказоустойчивую вычислительную инфраструктуру банка и наблюдаемость платформы (телеметрия ускорителей и фабрик, приёмочные тесты производительности, контроль реальной утилизации выделенных ресурсов заказчиками) * вести технический жизненный цикл платформы и участвовать в развитии системы управления вычислительными ресурсами, оценивать экономику инфраструктурных решений * обеспечивать взаимодействие внутри банка, проводить инфраструктурные решения через согласования * выступать связующим звеном между ML-командами и инфраструктурными подразделениями, транслировать требования и помогать учитывать стандарты при проектировании систем, прорабатывать сценарии использования современных технологий на базе AI, оценивать применимость AI-агентов для решения бизнес-задач и повышения эффективности процессов * переводить запросы заказчиков в инженерные требования и управлять технической работой с внешними вендорами и интеграторами. Требования ### **Мы ждем от тебя:** * понимание различий профилей нагрузки (от интерактивных сессий до многодневных распределённых обучений) и жизненного цикла ML-проекта глазами потребителя ресурсов * опыт работы на стыке ML-команд и инфраструктуры, понимание принципов построения вычислительной инфраструктуры (классической и под GPU), уверенное ориентирование в архитектуре прикладных систем, понимание принципов разработки ПО (SDLC) * знание типовых сценариев потребления GPU и рычагов оптимизации GPU-ресурсов, умение работать с метриками утилизации, опыт повышения эффективности использования GPU-парка * опыт работы с серверными платформами и ускорителями, с оркестрацией вычислительных ресурсов (Slurm, Kubernetes), с практиками multi-tenancy и квотирования, владение основами сетевых технологий (L2/L3, балансировка нагрузки) и практиками DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code) * понимание типовых сценариев потребления классических ресурсов (виртуальные машины, контейнеры, частные облака, файловые и блочные СХД) и чем их профили нагрузки отличаются от ML * опыт процессной и координационной работы, взаимодействия с вендорами и подрядчиками, способность эффективно коммуницировать с разработчиками и инфраструктурными инженерами, понимать задачи обеих сторон и находить оптимальные решения * владение современными AI-инструментами в рамках применения их в ежедневной работе для анализа, проектирования, подготовки документации и автоматизации рутинных задач (LLM-ассистенты, AI-агенты, AI-код-ассистенты). Будет плюсом: * опыт выстраивания архитектурных процессов с нуля (комитеты, процедуры согласования, регламенты) * навыки использования или внедрения AI-сервисов, навыки создания и применения AI-агентов в продуктовых решениях * опыт проектирования стоек высокой плотности и жидкостного охлаждения * навыки разработки технической документации, архитектурных решений и корпоративных стандартов * опыт регуляторного контура (аттестация, КИИ, работа с отечественным оборудованием и ПО из реестров) * наличие публичных докладов и статей по инфраструктурной тематике. Условия ### **Мы предлагаем:** * офисный формат работы, офис рядом с м. Кожуховская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * 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.

Location: Москва Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу. Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов: 1. Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд. 2. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов. Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph. Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling). Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * под руководством ментора разрабатывать и поддерживать оркестрацию агентов на LangGraph: реализовывать узлы графа, работать с состоянием и условными переходами * писать и улучшать скиллы и инструменты (tools) для агента: интеграция с внешними HTTP API, валидация результатов по JSON Schema, простые ReAct-подграфы * работать с LLM: писать и править промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, экспериментировать с параметрами моделей и function/tool calling * разрабатывать HTTP-контур: REST- и SSE-эндпоинты (инициация диалогов, стриминг ответов, управление историей) под руководством старших коллег * участвовать в подключении внешних систем: HTTP API, Kafka, поисковые движки; помогать в развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг) * покрывать код тестами: unit- и интеграционные тесты (pytest, моки LLM и внешних сервисов); соблюдать стандарты качества — строгая типизация mypy, линтинг ruff, код-ревью * участвовать в код-ревью (сначала как автор, затем как ревьюер), учиться архитектуре агентских систем и банковским требованиям к безопасности * версионировать и проверять промпты: сравнение поведенческих сценариев, проверка на реальных моделях. Требования * уверенно пишете на Python (3.10+): знаете ООП, структуры данных, базовые алгоритмы; пишете чистый и читаемый код * имеете практический опыт async/await / asyncio (коммерческий, стажировка или серьёзный пет-проект) * знакомы с веб-фреймворками FastAPI и/или aiohttp на уровне pet-проектов или коммерческого опыта до 1–2 лет; понимаете основы REST API * понимаете, как работают LLM через API (GigaChat, ChatGPT и аналоги): промпты, структурированный вывод, function/tool calling — хотя бы на уровне собственных экспериментов * знакомы с LangChain/LangGraph или другими оркестраторами агентов либо готовы быстро освоить их при сильной инженерной базе * знаете SQL и имеете базовый опыт работы с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции) * используете Pydantic (или аналогичные инструменты валидации) и понимаете ценность строгой типизации * готовы писать тесты (pytest), пользоваться Git, следовать стандартам код-ревью и CI/CD * высокая обучаемость, curiosity к LLM-технологиям и желание расти в AI-инженерии * начала высшего образования достаточно; рассматриваем студентов старших курсов и выпускников. Будет плюсом: ------------- * стажировки или коммерческий опыт разработки на Python (от 3–6 месяцев) * пет-проекты с LLM: телеграм-боты с AI, RAG-ассистенты, агентные приложения на LangChain/LangGraph * понимание RAG: эмбеддинги, векторный поиск, pgvector * базовые навыки Docker, Git, Linux * опыт работы с кодинговыми агентами (GigaCode CLI) и понимание принципов SDD * знакомство с Kafka, OpenSearch, наблюдаемостью (Grafana/Prometheus, OpenTelemetry) * участие в хакатонах, олимпиадах, open-source * понимание основ безопасности и интерес к банковскому домену * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32 * 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.

Формировать продуктовое видение и целевое состояние пользовательского опыта на горизонте 1–3 лет. Искать новые продуктовые возможности через исследования, данные, гипотезы и концептуальное проектирование.

работать с командой и внешними заказчиками для сбора и выявления требований, способов их реализации, вариантов скоупа и сроков поставки; ставить задачи разработчикам, отвечать на вопросы, описывать бизнес-процессы, модели данных, архитектуру и всё что посчитаешь необходимым;

AI Consultant to help enterprises identify, design, and launch high-value AI agents with measurable outcomes. Sitting at the intersection of business consulting, AI strategy, and solution design, you'll be a trusted advisor to our customers — driving their AI strategies, creating AI adoption roadmaps, and designing AI agent concepts and specifications.

Location: Москва Ты специалист с опытом работы в Data Science более 3 лет? Хочешь работать на стыке DS и риск-менеджмента? Тогда тебе к нам, в Управление модельных рисков. Мы не просто валидируем модели — мы управляем модельным риском и улучшаем модельный ландшафт Банка с помощью Data Science. Строим системы предиктивной аналитики, сценарного анализа и даже обучаем LLM-агентов (наш внутренний фреймворк AIVA) для автоматизации валидации. Наш фокус — модели, участвующие в ключевых процессах Банка по управлению рисками ALM и ликвидности. С какими моделями работаем? * Модели динамического ценообразования * Прогноз досрочного погашения банковских продуктов * Оценка чувствительности процентного дохода к макрофакторам и поведению клиентов Обязанности * разбираться в сложных моделях (от классики до нейросетей) * погружаться в бизнес-процессы, проводить независимую оценку качества моделей * оценивать бизнес-эффект от деградации моделей и защищать свои решения перед бизнесом * применять LLM-фреймворки для автономизации работы * писать код, улучшать и создавать библиотеки для эффективной валидации. Требования * глубокое понимание: ML/DL, временных рядов * владение Python: пишешь читаемые функции, быстро разбираешься в чужом коде * умеешь создавать окружения и оптимизировать код под Big Data * уверенно работаешь с pandas, numpy, scipy, git, экосистемой Hadoop, знаешь ML-фреймворки (PyTorch/TF/scikit-learn) * отлично разбираешься в теории вероятностей и мат. статистике (мы часто пишем новые методологии и количественные тесты). Условия * офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва В команду кластера данных направления «Мониторинг корпоративных клиентов» открыта вакансия продуктового аналитика. Мы строим полностью автоматизированные процессы: в них уже не участвуют люди — только данные, алгоритмы и агенты. Обязанности Чем предстоит заниматься: • выявлять точки роста (bottleneck) до релиза • тестировать поведение системы при увеличении потока данных в Kafka (текущая нагрузка + 2x, 5x) • проверять, как возросший объем влияет на семафоры, лимиты соединений, memory usage • фиксировать метрики и строить baseline для сравнения между релизами • покрытие интеграционных тестов (не только позитивные кейсы) • моки и настройка стендов, чтобы не зависеть от их изменений • проверка retry-логики, fallback-механизмов, timeout-ов • общее понимание REST • умение работать с инструментами тестирования rest (insomnia/postman/soapUi) • работа в интерфейсе системы для проверки сценариев тестирования • поддержка и расширение тестового покрытия • автоматизация рутинных проверок, которые сейчас делаются руками • контроль состояния стенда • валидация ответов GigaChat (промпты, семплинг, семафоры) • проверка дедупликации и классификации на реальных данных • тестирование на edge-cases (пустые новости, дубликаты, некорректный формат) • проверка reasoning store и других ML-фич • валидация миграций Liquibase (data integrity before/after) • тестирование db-запросов на корректность и производительность • проверка обработки inn, duplicate records • анализ логов • документирование шагов проверки каждого релиза Требования Мы ждём что ты: • имеешь опыт тестирования Python/Java-приложений (pytest, unittest, junit) • понимаешь асинхронный код (asyncio, aiohttp) — система работает асинхронно • имеешь опыт написания интеграционных и желательно нагрузочных тестов (например: pytest-benchmark, locust, k6, jmeter или самописные решения) • понимаешь принципы работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ) — у нас Kafka • имеешь опыт работы с SQL-базами и понимаешь, как тестировать data pipelines • умеешь работать с REST API, понимаешь статус-коды, retry-логику, timeout-ы • читаешь логи и умеешь работать с логирующими системами (ELK, Grafana, Prometheus — плюс) • имел опыт создания автотестов с использованием cucumber/java/junit • используешь инструменты ИИ для работы создания и запуска тестов Будет плюсом: • опыт работы с LLM / ML-системами (хотя бы понимание, как тестируются модели) • опыт настройки CI/CD и запуска тестов в пайплайне • опыт написания кода на python, реализации своих сервисов • знание Docker, k8s (написание и запуск тестов в контейнерах) • понимание SDD-спецификаций и аудиторских требований (не пугаться, а адаптировать процесс тестирования под них) Условия Что мы предлагаем: • офисный формат работы (график 9:00-18:00). • ежегодный пересмотр заработной платы и премиальные выплаты. • более 400 курсов от СберУниверситета для профессионального и личностного роста. • расширенную медицинскую страховку, льготы на страхование близких и корпоративную пенсию. • льготную ипотеку с пониженным процентом. • бесплатную подписку СберПрайм+, скидки у партнеров. • возможность получить бонусы за рекомендации своих знакомых.

Location: Москва Мы ищем инженера, который будет проектировать AI-агентов для департамента ключевых клиентов. Вы будете работать в связке с заказчиком, продуктом и инженерными командами, отвечая за технический результат агента end-to-end. Обязанности * проектирование агентных архитектур: ReAct / планы-действия, tool calling, мультиагентные схемы, маршрутизация запросов между моделями и сценариями * разработка и оптимизация промптов (few-shot, CoT, structured output), управление контекстом, версионирование промптов вместе с кодом * реализация RAG: чанкинг, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск, реранжирование, работа с метаданными и мультиязычными документами. * интеграция LLM с корпоративными системами через API и MCP-инструменты: написание и поддержка собственных tools, схем аргументов, обработка ошибок и таймаутов * построение оценочных контуров (evals): датасеты, LLM-as-a-judge, регрессионные прогоны на каждом изменении промпта или модели * защита от галлюцинаций и prompt injection, работа с отказами и обходными путями, контроль grounding на источниках * мониторинг качества и стоимости в продакшене: трейсинг, логирование шагов агента, , телеметрия токенов и задержек * упаковка агентов в сервисы: FastAPI / Python-бэкенд, контейнеризация, CI/CD, секреты, работа в контуре банка * подбор и сравнительная оценка открытых и проприетарных моделей под задачу клиента. Требования * 5+ лет в разработке ПО, из них 2+ года в практической работе с LLM и агентными системами * уверенный Python и опыт промышленной разработки: тесты, ревью, CI/CD, работа в команде * практика с фреймворками агентов и LLM-стеком: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, OpenAI/локальные API, Pydantic, асинхронность * глубокое понимание RAG, векторных БД (Qdrant / Milvus / pgvector и др.), эмбеддингов и стратегий поиска * опыт построения evals и оценки качества LLM-систем, а не только «демо-промптов» * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт вывода LLM-решения в продуктив и его последующей эксплуатации * понимание ограничений моделей: контекст, стоимость, задержки, деградация качества. **Будет плюсом** ---------------- * опыт fine-tuning (LoRA/QLoRA, SFT/DPO) и работы с моделями на своих мощностях * опыт сервинга моделей (vLLM/TGI), оптимизации inference и GPU-инфраструктуры * опыт интеграций с enterprise-ландшафтом: очереди, ESB, MCP, внутренние сервисы банка * публикации, доклады, вклад в open-source, опыт наставничества. Условия * комфортный современный офис Москва, Кутузовская 32 * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Команда отдела аудита корпоративного бизнеса ищет сотрудника с опытом работы по направлению "Финансовые рынки". Обязанности * проведение аудиторских проверок по направлению "финансовые рынки" (аудит процессов, операций и продуктов) * аналитика баз данных * подготовка отчетов по результатам аудита для ТОП-менеджмента Банка. Требования * высшее экономическое образование по направлению "Финансовые рынки, институты и инструменты"/"Финтех"/"Финансовая математика" * опыт работы в финансовой/инвестиционной аналитике * знание инструментов фондового рынка, ПФИ, РЕПО, ЦФА. Будет плюсом: * опыт оценки стоимости финансовых активов * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * график работы 5/2 с 9.00 до 18.00 * офис по адресу г. Москва, Большая Андроньевская, 8 * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Location: Москва АС ППРБ Депозитарное обслуживание - автоматизированная система, которая обеспечивает учёт ценных бумаг и гарантирует корректное закрепление прав собственности за клиентами банка. Глобальная задача – развитие системы (Openshift, Docker, Kafka, Spring Boot 3, Java 17) АС ППРБ. Обязанности * детальное проектирование интеграции со смежными сервисами (в том числе API) * разработка программного продукта, внесение изменений в код * разработка автоматических модульных тестов, автоматических скриптов и тестов развертывания * выполнение code review * управление командой разработки, целями технологической повестки * построение планов развития системы на горизонт квартал/год Требования * высшее образование * понимание паттернов микросервисной архитектуры * опыт разработки на Java от 4-х лет * опыт управления командой от 2-х лет * выстраивание процесса по методологии SDD * навыки управления бэклогом * владение стеком Java 17, OpenAPI, AsyncAPI, Spring Framework (Core, Boot, Data, Web), Hibernate, PostgreSQL, Apache Kafka, Jenkins, Docker Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия * формат работы - гибрид (Вавилова 19) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * 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 * бесплатная подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения. Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E) Мы в поиске играющего тренера - руководителя направления анализа и подготовки данных для AI. Команда 5 человек Обязанности * создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR) * построение online/offline метрик качества, написание методологий оценки для мониторинга качества и регрессионного тестирования * проводить эксперименты, проверять гипотезы по улучшению текущих AI-решений * выявлять уязвимости в качестве в AI-пайплайнах и оперативно предлагать решения для устранения проблем в production (проводить A/B-тестирования) * отвечать за качество данных и методологию их подготовки для AI/ML-проектов * поддержка и оптимизация полного цикла работы с данными: сбор, хранение датасетов, разметка, авто-разметка (LLM-as-a-judge), валидация * автоматизация data-циклов: сбор данных, разметка, подсчет метрик, оценка качества * совместно с ML-инженерами определять требования к моделям и к данным (состав, объем и качество датасетов) * руководить командой Data-аналитиков, Data-менеджеров, разметчиков * говорить на одном языке с «бизнесом» и ML-инженерами: сбор и анализ бизнес-требований, понимание применимости и ограничений AI. Требования * любить data-driven подход) * кросс-функциональное уметь разговаривать с DS и разработчиками * python, SQL, уверенный vibe-coding * понимание процесса деплоя моделей * понимание работы LLM и знание понятий типа RAG, fine tuning, skills/tools, Data Governance * знание подходов по оценке качества LLM, RAG * знание матстата * jira, agile итд * soft skills (уверенный problem-solving) * системное мышление Будет плюсом: * опыт построения процессов по оценке качества GenAI * опыт работы с данными для LLM и AI-агентов * опыт управления разметчиками * опыт создания пайплайнов data lifecycle * знакомство с LabelStudio, Toloka * опыт работы с качеством разметки (consistency, honeypots, golden dataset) Условия * комфортный современный офис - м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Новосибирск ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Мы превращаем экосистему из десятков систем в единый контур, который создаёт персональное предложение за миллисекунды. Наша задача — спроектировать и реализовать бесшовное взаимодействие всего, что нужно для умной персонализации: от данных о клиенте и продуктах до игровых механик и управления бюджетом. Обязанности ### **Задачи:** * установка, настройка и обновление приложений на тестовых стендах средствами DevOps (Jenkins, Ansible, BitBucket) * проведение технологических и регламентных работ на тестовом и промышленном контурах * мониторинг продукта, анализ данных и настройка системы мониторинга (Zabbix, Grafana) * анализ и прогнозирование мощностей для функционирования ПО * поддержка и устранение инцидентов в промышленной среде, работа с дефектами в Jira * сбор логов, составление инструкций по сопровождению сервисов и проведение аварийных учений. Требования ### **Мы ждём от кадидата:** * высшее образование в ИТ направлении * опыт сопровождения автоматизированных систем в промышленной эксплуатации от 3-х лет * опыт администрирования Unix (Linux) * опыт сопровождения серверов приложений (Tomcat, Websphere Application Server, Weblogic, WildFly, Nginx и т.п) и сервисов, развернутых на Red Hat OpenShift * опыт работы с реляционными БД и знание языка SQL * опыт работы с очередями сообщений Rabbit MQ и Apache Kafka * опыт построения систем мониторинга с использованием: Zabbix, Grafana, Splunk. Будет плюсом: * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия ### **Мы предлагаем:** * комфортный офис по адресу г. Новосибирск, проспект Димитрова,2 * работа только в офисе * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.