Вакансии

• Погружаться в задачи клиентов и находить возможности для новых проектов, расширять пул заказчиков и развивать партнерскую сеть; • Вести сделки на всех этапах — от первого контакта до подписания контракта;

Location: Нижний Новгород Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Обязанности * извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций * строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд * проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи * генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift. * оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами. Требования * опыт в аналитике данных от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data * свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных * опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализом * знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.) * опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов * самостоятельность, инициативность, аналитический склад ума * умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы * способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач. **Будет большим плюсом:** * опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео) * опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска * опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных * высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин * 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. **Стек технологий:** Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git Условия * 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.

Задачи: — Дизайн и построение LLM пайплайнов, AI агентов и RAG-систем с функциями вызова инструментов и структурированным выводом (JSON schema) — Разработка production-grade Python сервисов с использованием Django, Celery, Redis — Валидация продуктовых гипотез на основе реальных данных и аналитики — Измерение и оптимизация качества, производительности и стоимости LLM — Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения Требования: — Опыт создания production LLM приложений — Практические знания RAG, embeddings, векторного поиска, prompt engineering и оценки LLM — Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками — Сильный опыт Python backend (Django, PostgreSQL, асинхронное программирование) — Навыки работы с SQL и Pandas, ориентированность на данные — Владение английским языком на уровне B2-C1, русским на уровне C1 — Локация: любой город, кроме России и Беларуси Будет плюсом: — Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector и др.) — Опыт дообучения, классификации текста или работы с embedding моделями — Опыт с Kubernetes, gRPC или Go Условия: — Удалённая работа — Гибкий график — Профессиональное развитие Компания Mad Devs занимается решением сложных задач и созданием инновационных решений в области AI, проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию. Вакансия направлена на революцию в юридической индустрии с помощью AI.

• Проектирование и развитие игровых механик и систем. • Создание и настройка игрового контента.

Задачи: — Анализировать бизнес-процессы: цель, участники, данные, потери времени и критерии улучшения. — Предлагать решения и расставлять приоритеты по пользе для бизнеса. — Создавать ИИ-оргструктуру и агентов с понятными ролями, инструкциями, навыками, памятью и доступами. — Организовывать базы знаний, связывать агентов и сервисы в общую рабочую систему. — Собирать автоматизации для маркетинга и запусков: сбор трендов, анализ конкурентов, подготовка контента для Telegram, подбор рекламных каналов, сайт и бот регистрации на вебинар. — Автоматизировать внутреннюю работу: заявки и следующие шаги по клиентам, учёт участников и оплат, контроль прохождения занятий, сбор результатов для кейсов, дашборды. — Подключать сервисы через MCP и API, настраивать регулярные запуски и облачный сервер. — Проверять решения на реальных сценариях и исправлять ошибки. — Обеспечивать дальнейшую работу: контроль сбоев, восстановление, защиту доступов и короткие инструкции для команды. — Работать быстро: утром задача — к вечеру первая рабочая версия небольшой автоматизации. — Крупные задачи разбивать на этапы с понятным результатом каждого. Требования: — Ежедневно работать в Codex или Claude Code на своём компьютере; владение обоими — преимущество. — Уметь вести разработку через ИИ-агента: ставить задачу, давать контекст, разбивать работу на шаги, проверять код, логику и результат. — Разбираться в ошибках и доводить решение до запуска. — Самостоятельно подключать MCP, API, skills и плагины; уметь настраивать агентов и регулярную работу в Hermes. — Работать с базами знаний и памятью агентов, в том числе в Obsidian. — Иметь опыт создания автоматизаций для реальных рабочих задач и поддержки их после запуска. — Мыслить системно: видеть процесс целиком, связи между персоналом, продажами, финансами и продуктом. — Уметь превращать бизнес-задачу в работающую систему и учитывать её дальнейшее развитие. — Понимать устройство сервера и уметь развернуть и поддерживать решение в облаке. — Самостоятельно осваивать нужные инструменты и доводить задачи до результата. — Преимущество — опыт анализа и улучшения бизнес-процессов с измеримым эффектом. Условия: — 150 000 ₽ в месяц. — Удалённая работа. — Полная занятость. — Практические задачи с результатами, которые сразу используются в NEXTMIND. — Работа рядом с практиками, внедряющими ИИ в компании собственников.

Location: Ижевск В Сбере открыт конкурсный подбор на позицию Начальник отдела зарплатных проектов.  Мы ищем сильного лидера, который сможет не только поддерживать высокий уровень сервиса, но и развивать направление, увеличивая долю рынка и внедряя лучшие практики. Обязанности * выполнять ключевые показатели бизнес-плана, активно привлекая клиентов * анализировать рынок, определять целевые сегменты и территории для развития * наставлять команду, развивать компетенции сотрудников и выстраивать регулярный менеджмент * организовывать и проводить мероприятия для увеличения доли рынка * готовить аналитическую и управленческую отчётность по направлению * вести переговоры, выстраивать долгосрочные отношения с клиентами * обеспечивать кросс-функциональное взаимодействие с другими подразделениями банка. Требования * высшее экономическое образование * управленческий опыт не менее 2-х лет, в подчинении не менее 10 человек * навык выстраивания регулярного менеджмента и развития команды * знание продуктовой линейки банка в части зарплатных проектов и розничных продуктов * отличные коммуникативные навыки, опыт в активных продажах, умение вести сложные переговоры * системное мышление, ориентация на результат * навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский). Условия * комфортные рабочие условия в современном офисе по адресу: г. Ижевск, ул. Пушкинская, 281 * постоянное профессиональное развитие благодаря доступу к образовательным ресурсам Виртуальной школы Сбера и программам обучения в СберУниверситете * полис расширенного медицинского страхования (ДМС) для вас и ваших близких * участие в корпоративной пенсионной программе * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * гибкая ипотека с дисконтом, составляющим ⅓ ключевой ставки Центрального Банка.

Ищу начинающего дизайнера на проекты. Подойдут junior и только ставшие middle.

-Разработка новых модулей и развитие существующих на Java/Kotlin. -Проведение code review коллегам.

-Принимать, анализировать и решать инциденты по ЗУП: расчёт зарплаты, отпуска, больничные, НДФЛ и страховые взносы, кадровый учёт, отчётность. -Находить первопричину ошибок и предлагать корректирующие действия, включая исправление данных.

In this role, you will work on the development and continuous improvement of Sophea AI, expanding our LLM capabilities across European languages, with a particular focus on Polish. You will be deeply involved in LLM pre-training, training from scratch, fine-tuning, model evaluation, inference optimization, and production-grade ML systems.

Задачи: — Помогать продюсеру в инфобизнесе с запусками, контентом, монтажом и организацией процессов Требования: — Опыт в запусках инфопродуктов — Понимание соцсетей — Монтаж в CapCut — Умение работать с нейросетями (Higgsfield) или готовность научиться — Высокая самоорганизованность и ответственность — Грамотная письменная речь Условия: — Удалённо — Полная занятость — Оклад 20 000 ₽/мес + KPI — Рост зарплаты и должности по мере развития проекта — Тестовое задание перед началом работы

• Опыт работы аналитиком 1С от 5 лет. • Глубокое знание и практический опыт работы с 1С:ЗУП.

-Погружаться в бизнес контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день. -Анализировать текущие бизнес процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста.

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. 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. Это техническая роль. Поток платформы - тысячи событий в секунду, история в Hadoop - миллиарды строк. Поэтому нужно понимать, как Spark исполняет ваш запрос, и уверенно владеть статистикой: пороги алертов выводятся из распределений, а не подбираются на глаз. Роль хорошо подойдет тем, кто работал с ML (обучал и оценивал модели, искал аномалии, следил за дрейфом признаков), но не хочет уходить в Data Science или MLOps. У нас статистика и ML-подходы применяются к прикладной задаче с быстрым результатом: настроенная вами проверка уже завтра ловит реальный инцидент на боевом потоке. Обязанности * разбирать поток срабатываний проверок качества данных, отличая реальную деградацию от шума и ложных сигналов * настраивать проверки так, чтобы снижать долю ложных срабатываний: подбирать пороги по уровням severity, окно агрегации и базовый период на основе распределения метрики за исторический период, а не «на глаз» * копать до первопричины срабатываний: идти в сырые события, поднимать историю, сопоставлять с релизами и инцидентами * оценивать качество алертов: сколько сигналов были ложными и почему (строгий порог, короткое окно, сезонность, редкий тип события) * развивать методы детектирования: проверять статистические и ML-подходы к поиску аномалий и дрейфа на временных рядах и распределениях скорингов, оценивать их на истории инцидентов и предлагать, что включать в продукт * работать с полной историей событий в Hadoop: писать запросы и расчеты на Spark SQL и PySpark так, чтобы они укладывались в ресурсы общего кластера * исследовать обращения, которые пользователи антифрод-платформы пишут в поддержку, и вытаскивать из них реальную проблему с данными * соотносить обращения с текущим покрытием мониторинга: понимать, что уже отлавливается проверками, а где инструмента нет * доводить находку до понятного «полуфабриката»: проблема, подтвержденная на данных, и передавать ее системному аналитику, который оформит из нее требования для команды разработки. Требования * опыт в аналитике данных или Data Science от трех лет, включая работу с потоковыми или near-real-time данными и с большими объемами в Hadoop / Spark * Spark SQL и PySpark на больших объемах - ежедневный инструмент: условия проверок в системе пишутся на Spark SQL. Важно понимать, как запрос исполняется. Нужно уметь прочитать план запроса и оценить его стоимость до запуска: кластер общий, и тяжелый запрос по полной истории мешает всем * SQL уверенно: оконные функции, многошаговые агрегации, джойны с контролем кардинальности, корректная работа с NULL и типами. Понимание, почему запрос деградирует, и чем колоночная СУБД отличается от строчной; опыт с ClickHouse будет плюсом * Python как основной рабочий инструмент, а не эпизодический. Способность быстро написать скрипт, который поднимет историю срабатываний и покажет, какие пороги дают ложные сигналы * теория вероятностей и математическая статистика на уровне уверенного применения: доверительные интервалы, проверка гипотез, ошибки первого и второго рода и тд * прикладная статистика для мониторинга: дрейф распределений (PSI), отклонение среднего и дисперсии от базовой линии, выбросы (z-score / IQR), сезонность; precision / recall применительно к алертам. Меры расхождения распределений и принятые для них пороговые значения, баланс ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний * практический опыт с ML: потребуется понимать метрики качества, как работает переобучение, дрейф признаков и то, как качество данных влияет на модель. Выводить модели в продакшен не потребуется * понимание принципов мониторинга качества данных: типы проверок, уровни severity и то, что за ними стоят разные действия от информирования до инцидента * системный взгляд и исследовательская жилка: видеть картину целиком, не лечить симптом порогом, если корень в источнике данных, и копать до истины Будет плюсом: * понимание работы фрод-правил и скорингов * опыт оптимизации расчетов на Spark * опыт ML-детектирования аномалий и дрейфа данных в промышленном мониторинге (это направление у нас в развитии) * опыт работы в поддержке / эксплуатации: разбор инцидентов, приоритизация обращений * опыт с инструментами контроля качества данных: Great Expectations, Soda, Evidently, Monte Carlo. Отдельно ценим понимание, где их настройки по умолчанию перестают работать на больших объемах * опыт с каталогами данных и lineage: Atlas, DataHub, OpenLineage * опыт работы с ИИ-ассистентами при разборе кода. Условия * комфортный современный офис в Москве, Кутузовский, 32 * график работы – офис * 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 (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 Сбер

Location: Новониколаевский рп Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * консультировать клиентов в отделении банка * продавать продукты и услуги Сбера и помогать с их оформлением * обучать клиентов пользоваться сервисами и продуктами Сбера * проводить платежи и переводы. Требования * имеешь образование среднее и выше * активно используешь гаджеты * доброжелателен и готов помогать клиентам * готов использовать искусственный интеллект в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячная, годовая премия и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта * работа недалеко от дома * корпоративный планшет для комфортной работы * уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста  * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. Будет преимуществом опыт работы в компаниях: Россельхозбанк, Росбанк, Совкомбанк, ГазпромБанк Яндекс, Ozon, Wildberries, Деловые Линии, ВТБ, Альфа-Банк, Тинькофф Банк, МТС, Билайн, Мегафон, Ростелеком. #клиентский\_менеджер #менеджер\_по\_продажам #администратор #консультант #менеджер #специалист\_банка #работа\_для\_начинающих #консультирование #кредитные\_продукты #страхование #вклады #ипотека #кредиты #Сбербанк #специалист #начинающий\_специалист #Сбер

-Масштабирование и повышение доступности системы. -Необходимо обеспечить стабильную работу системы распределённого трассирования в условиях роста нагрузки.

• Управление отделом дизайна: распределение задач, приоритизация, контроль сроков и качества, проведение дизайн-ревью; • Формирование визуального направления компании: запуск новых продуктов, разработка концепций, айдентики и брендбуков;

Ведение Telegram, ВК, МАКС (на старте) и масштабирование на Inst/YT (в планах). Сбор контента: видео-отзывы, фото с мероприятий.