Вакансии

Проводить функциональное тестирование. Писать тестовую документацию (сценарии, отчеты по тестированию).

Зарплата не указана

Поддержка multi-project облака; Онбординг новых web-приложений: DNS → nginx → RDS → GitLab CI → мониторинг;

Зарплата не указана

участием в процессах и решениях сложных и средних задач; формированием обратной связи по задачам/функционалу/методикам;

Зарплата не указана

Тестировать цифровой рубль: вести полный цикл проверки процессов — от заведения заявки в ДБО до проведения реальных операций на Платформе цифрового рубля (ПлЦР).

Зарплата не указана

Выполнение работ по подготовке программ к отладке; Осуществление запуска отлаженных программ и ввод исходных данных, определяемых условиями поставленных задач;

Зарплата не указана

— Проводить функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование; Тестировать Web и REST API;

до 110 000 ₽

функциональное тестирование проекта (front-end, back-end, интеграции); фиксация багов и контроль их исправления;

Зарплата не указана

Развивать и сопровождать инфраструктуру AI-платформы. Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes.

Зарплата не указана

Создание, доработка и актуализация тестовой модели (сценариев тестирования) в TM4J; Разработка автотестов согласно тестовой модели;

Зарплата не указана

Участие в проектах по внедрению и развитию решений на платформе 1С (а именно 1С: Управление холдингом) по направлению «Нормативно-справочная информация (НСИ)» и «Миграция данных». Разработка и ведение реестра НСИ: определение состава справочников, их атрибутивного состава, мэппингов и классификаторов.

Зарплата не указана

Задачи: — разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев — исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее — ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки — проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в нашу MLOps экосистему — взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик. Требования: — глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей — опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки — от исследований и прототипирования до внедрения в прод и мониторинга — опыт проведения аналитических исследований (R&D): умение самостоятельно изучать проблемную область, формулировать и проверять гипотезы, выбирать и адаптировать state-of-the-art методы под задачи проекта — уверенное владение стеком технологий для анализа, экспериментов и разработки: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoostOptuna / Hyperopt — навык написание чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git. Будет преимуществом: — опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации — опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith) — опыт работы с векторными базами данных — знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем — публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM. Условия: — комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовский пр. — формат работы– офис, по согласованию с руководителем возможно выполнение пула задач в гибридном формате — ежегодный пересмотр зарплаты, 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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи — ипотека для сотрудников — бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Анализ и декомпозиция бизнес и системных требований, формализация задач для разработки; Проектирование API (REST), описание контрактов в Swagger/OpenAPI, работа с JSON/JSON-Schema;

Зарплата не указана

Умение собирать, анализировать и формализовывать требования — от интервью с заказчиком до структурированного описания. Написание функциональных и нефункциональных требований.

Зарплата не указана

работать с таргетами, полученными из анкет и интервью с помощью экспертной и LLM-разметки. подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы.

Зарплата не указана

Задачи: — проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация) — разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации — обучать и дообучать NLP-модели (classification, embeddings) и современные LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA/QLoRA) — строить системы оценки качества генерации, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM as a judge) — переводить бизнес-задачи в ML-постановку и реализовывать решения полного цикла от гипотезы до интеграции в продакшен. Требования: — опыт работы в Deep Learning от 3 лет, включая обучение моделей на PyTorch — продвинутое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, принципы инференса (KV-cache, batching) и методы alignment — практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков — уверенная база в классическом ML и NLP, знание статистики, алгоритмов поиска и векторизации (от TF-IDF до эмбеддингов) — опыт работы с фреймворками для оценки и мониторинга LLM-решений, такими как Arize, LangSmith или Weights & Biases — владение техниками промпт-инжиниринга и опыт их применения на практике для оптимизации работы моделей — уверенное владение Git и Linux-окружением. Будет плюсом: — базовое понимание принципов проектирования архитектуры микросервисов — опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов — глубокое понимание архитектуры масштабируемых RAG-систем и опыт работы с векторными базами данных — опыт разработки асинхронных сервисов (asyncio) и интеграции ML-моделей в высоконагруженные системы. 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.

Зарплата не указана

Анализировать действующие процессы. Восстанавливать фактическую картину процессов: проводить интервью с исполнителями и руководителями, наблюдать за работой на местах, анализировать данные из систем и внутренние нормативные документы.

270 000 – 360 000 ₽

- участие в проектах по внедрению, настройке, сопровождению ПП "1С: Предприятие"- ДО, БП, ЗУП, УТ, УНФ, Архив и др.; - разработка печатных форм и отчетов;

250 000 – 300 000 ₽

Задачи: — участие в разработке продуктов команды — разработка административных WEB интерфейсов — разработка дизайна WEB компонентов — тестирование и оптимизация кода. Требования: — JavaScript (ES6+): понимание основ языка, работы с массивами/объектами, асинхронный JS и Сеть: четкое понимание Event Loop, работы с Promises, Async/Await — понимание HTTP-протокола и REST API, WebSockets — HTML5 / CSS3: качественная, семантичная и адаптивная верстка — понимание UX/UI и принципов дизайна: базовое понимание юзабилити, композиции, типографики и построения удобных пользовательских путей — уверенное владение инструментами: Git (базовые команды, ветвление) и пакетные менеджеры (npm/yarn) — опыт работы с AI-инструментами Будет плюсом: — опыт работы с Vue.js (Vue 3): знакомство с Composition API, реактивностью и экосистемой (Pinia, Vue Router) — опыт работы с другими фреймворками: базовые знания React, Angular или Svelte (важен навык мышления компонентами) — знание Vite, опыт настройки сборки проекта — TypeScript, базовые знания. Условия: — офис: Южный порт, м.Кожуховская / МЦК Дубровка со всеми удобствами: столовая, кафе, кухни с холодильниками и кофемашинами — бесплатный спортзал и бассейн — достойная заработная плата (оклад + премия) — гибридный режим работы — ДМС с первого дня работы — бесплатная подписка СберПрайм для сотрудников, с возможностью подключить близких — бонус за реферальную программу — возможность обучения и сертификации за счет компании — льготное кредитование в Сбербанке и дисконт-программы от компаний партнеров.

Зарплата не указана