Вакансии

Location: Москва 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. Ждем именно тебя! Дорогой кандидат, 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 и предлагать 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. Если вам близка идея участия в развитии рекомендательной системы, которая помогает миллионам пользователей, присоединяйтесь к нам! Обязанности ### Чем предстоит заниматься: * поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов * разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение * анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark * исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys * взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды. Требования ### Что мы ожидаем: * опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет * интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности * практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей * хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом * хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода * способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике. **Будет плюсом:** * опыт реализации DS-проектов в области рекомендаций * опыт работы с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами * опыт вывода ML-решений в production или участия в развитии ML-пайплайнов * опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением и Big Data * участие в профильных курсах, соревнованиях или pet-projects в области ML/RecSys. **Стек технологий:** Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др. Условия ### Что мы предлагаем: * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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, 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.

Описание вакансии IT-компания ARTW — один из лидеров крупной веб-разработки и внедрения корпоративных порталов, интеграции комплексных инфраструктурных решений для российского бизнеса в сферах ecommerce, ритейла, производства, телекоммуникаций и нефтегазового сектора. 20 лет на рынке, штат более 150 человек. Некоторые клиенты: НПФ Открытие, X5 Group, Газпром, О’кей, ЛУКОЙЛ, МТС, Рольф, Ростелеком, Ozon, IBS. Основные специализации: крупная веб-разработка, разработка и внедрение корпоративных порталов, мобильная разработка, продуктовая аналитика, ux/ui дизайн. Проекты компании регулярно отмечаются профессиональным сообществом, в том числе наградами конкурсов Tagline Awards, Рейтинг Рунета, Золотой Сайт и других. Требования: - IaC: Terraform, Ansible - Cloud: Cloud ru - Container orchestration: Kubernetes, Helm - CI/CD: GitLab CI/CD, GitLab Runner - Secrets: HashiCorp Vault - IAM: Keycloak - Service Mesh: Istio - Metrics: Prometheus - Visualization: Grafana - Logs: Loki, Grafana Alloy - DNS / Security: DNS, TLS, CA/PKI - AI Observability: Langfuse - Policy as Code: OPA, OPAL - OS / Automation: Linux, Bash/Python Что предлагаем: - Работу в аккредитованной IT-компании - Есть возможность работать полностью удаленно или в офисе - Индивидуальный план развития — мы готовы обучать своих сотрудников и расти вместе! Процесс собеседования: - Интервью с рекрутером ARTW (10-15 минут) - Интервью с руководителем отдела и HR (1 час) - Оффер

🚀 Astana Hub открывает набор на программу Alem AI Talent Lab для магистрантов QAIRU, заинтересованных в исследованиях и разработке прикладных решений с применением искусственного интеллекта. Программа предоставляет наставничество, доступ к реальным задачам, необходимым ресурсам и профессиональной сети.

Формировать стратегию и запускать онлайн-продажи: порталы, интернет-магазин, личный кабинет клиента. Управлять всеми каналами продвижения: поиск, платный трафик, email, контент, социальные сети (Instagram, Telegram, LinkedIn).

Чем предстоит заниматься: — Развивать Kubernetes-инфраструктуру в облаке и на bare-metal.

Внедрение комплексного решения 1С:ERP.УХ с привлечением стороннего Подрядчика (аналитик 1С ERP.УХ по налоговому планированию, учёту, отчётности и контролируемым сделкам со стороны Заказчика), в том числе: структурирование и формализация требований бизнеса их согласование с уполномоченными ответственными лицами;

Задачи: • Управлять командой (юрист + 2 sales-менеджера). • Развивать направление Corporate Services и партнёрскую сеть. • Консультировать клиентов по регистрации компаний, корпоративному администрированию, банковским счетам, ВНЖ, Non-Dom и другим услугам. • Сопровождать корпоративных клиентов и сложные кейсы. • Курировать внутренние компании группы. • Возглавить получение CSP-лицензии. • Развивать concierge-направление. • Взаимодействовать с банками, аудиторами, юристами, налоговыми консультантами и госорганами. • Представлять компанию на мероприятиях и привлекать новых клиентов. • Отвечать за выполнение P&L направления. Требования: • Опыт работы в Corporate Services на Кипре. • Опыт управления командой. • Практический опыт сопровождения корпоративных клиентов. • Понимание корпоративного администрирования и международного бизнеса. • Опыт взаимодействия с банками, аудиторами и государственными органами. • Опыт работы с P&L. • Русский и английский — свободно. • Проживание на Кипре. • Греческий язык и собственная сеть профессиональных контактов будут преимуществом. Условия: • Международная компания с офисами на Кипре и в Дубае. • Влияние на развитие бизнеса и участие в стратегических решениях. • Работа с международными клиентами. • Официальное оформление. • Современный офис в Никосии. • Возможности профессионального и карьерного роста.

Location: Пермь Ищешь работу с возможностью карьерного развития и роста? Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности * обслуживать клиентов в отделении Сбера * проводить кассовые операции: прием, выдача, обмен денег * продавать продукты Сбера и консультировать клиентов по возникающим вопросам. Требования * специалист со средним профессиональным образованием и выше * опыт работы в сфере активных продаж, обслуживания и консультирования клиентов приветствуется * активно используешь гаджеты * доброжелателен и готов помогать клиентам * готов использовать искусственный интеллект в ежедневной работе (обучение за счёт компании — есть свои курсы). Условия * ежемесячную, годовую премию и ежегодный пересмотр зарплаты * возможность влиять на свой доход * работу недалеко от дома * уникальную систему 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.

- Разработка и поддержка сценариев нагрузочного тестирования в JMeter. - Проведение нагрузочного тестирования информационных систем и сервисов.

Описание вакансии Чем предстоит заниматься: Развивать продажи на международных рынках: работать как с прямыми клиентами, так и через партнёрский канал; Вести сделки с прямыми клиентами от первой встречи до закрытия;

— Управлять CRM / Retention-командой около 10 человек. — Опыт в CRM / Retention в iGaming.

Location: Москва Мы занимаемся развитием и поддержкой системы класса BPM, автоматизирующей задачи Юридического департамента. В системе реализованы как правовые (автоматизированная оценка заемщика, правовые заключения и др.), так и судебные бизнес-процессы юридической службы. Для реализации этих процессов широко используются технологии искусственного интеллекта (AI), OCR компоненты. Обязанности ### Обязанности * автоматизация процесса сборки, деплоя и конфигурирования приложений с помощью Jenkins, Helm, Kustomize и ArgoCD * поддержка релизных процессов, DevSecOps * подготовка, настройка и эксплуатирование тестовых стендов * настройка мониторинга работы серверов * решение нетривиальных задач по настройке процессов CI/CD * работа вместе с разработчиками, ML-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов * консультирование и обучение коллег. Требования ### Требования * опыт в роли devops инженера от 4 лет * знание SQL на уровне написания сложных запросов * опыт построения CI/CD на техстэке Groovy, Helm, Python, Bash * опыт использования и понимание работы систем контроля версий Git * опыт работы с СУБД Postgresql * опыт настройки веб-сервера Nginx * опыт контейнеризации: Docker и/или Podman (Containerfile/Dockerfile, volumes, networking, registry). ### Будет плюсом * опыт работы с Kubernates/Openshift * опыт работы с Ansible * опыт работы и настройки ALG (NGINX, IBM DataPower, SOWA) * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия ### Условия * гибридный формат работы (2-3 дня в офисе) из офиса в г. Москва * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях * офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом * льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Location: Москва В команду Операционного центра по сопровождению кредитных и документарных операций требуется эксперт с ролью аналитика в юнит отчетности. Обязанности * выгрузка и обработка первичной информации из систем Банка * подготовка аналитических материалов для бизнес-заказчиков * подготовка презентаций для бизнес-заказчиков * взаимодействие с командами и стейкхолдерами для выявления потребностей в аналитике и предоставления инсайтов * участие в совместных проектных аналитических задачах с участием нескольких кросс-команд. Требования * продвинутый пользователь Excel: сложные формулы, сводные таблицы, Power Query * опыт построения статистичеких/прогнозных/финансовых моделей * навыки сбора и обработки большого объема первичной информации из различных источников * базовые навыки визуализации данных, опыт работы с системами BI аналитики будет преимуществом * активная работа с AI-агентами, использование моделей для ускорения подготовки аналитики и визуализации данных. Условия * комфортный современный офис по адресу г. Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1 * 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: — Формирование, анализ и описание бизнес-требования для команды своего направления; — Разработка целевой модели процессов и определение принципов автоматизации; — Проектирование функциональных решений по развитию страховой платформы; — Оценка влияния изменений на существующие бизнес-процессы, интеграции и смежные системы; — Участие в разработке архитектурного решения в рамках направления; — Проработка способов решения стратегических задач команды своего направления; — Осуществление управления приоритетами и контроль выполнения задач; — Проведение регулярных рабочих встреч с заказчиком. Требования: — Знание страхования, опыт работы в страховой компании или ИТ-компании; — Опыт участия в проектах по автоматизации бизнес-процессов и внедрения информационных систем, сопровождения страховых платформ; — Опыт в подготовке бизнес -требований в формате bpm схем и текстовых описаний; — Опыт работы с Jira, Confluence; — Аналитическое мышление и системный подход к решению задач; — Знание SAFE как преимущество. Условия: — Возможность работать в составе крупной компании, лидере страхового рынка; — Полное соблюдение норм Трудового Кодекса РФ; — Полностью "белая" заработная плата, своевременные выплаты; — График работы 5/2 ; — Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока; — Корпоративные скидки на страховые продукты (авто страхование, ВЗР и т.д.); — Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и др.; — Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы современного бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры и доступом в оффлайн режиме с любого мобильного устройства.

Мы ищем специалиста, который будет отвечать за системное ведение социальных сетей, качество контента и взаимодействие с аудиторией. — ведение и развитие социальных сетей компании;

• Построение и развитие процессов QA в продуктовой команде. • Тестирование web-продуктов, API, интеграций и платежных систем.

• Разработка и доработка SPA на Angular: компоненты, модули, сервисы, маршрутизация, state management. • Разработка/доработка backend-модулей на C#/.NET в рамках трёхзвенной архитектуры.

Location: Москва Данные — главный рычаг качества фронтирной модели. Станьте тем, кто его держит ------------------------------------------------------------------------------ GigaChat обучает одна из крупнейших ML-команд страны. Мы знаем то же, что знают OpenAI и Anthropic: качество следующей версии модели определяют претрейн-данные. Поэтому мы ищем не «инженера по датасетам», а исследователя, который будет владеть данными как рычагом роста модели — от стратегии сбора до измеримого прироста на бенчмарках. Контур влияния короткий и прямой: ваша гипотеза → эксперимент → обучающий прогон → прирост метрик модели, которой пользуются миллионы людей. Обязанности * Вести программу экспериментов с данными. * Планировать, запускать и анализировать ablation-эксперименты: сравнивать версии смеси данных, фильтров и порядка обучения при фиксированном вычислительном бюджете. Вы автор эксперимента, а не исполнитель. * Оптимизировать смесь и порядок использования данных. * Отвечать на главный вопрос претрейна: какие данные, в какой пропорции и в каком порядке должна видеть модель. Применять интуицию scaling laws к распределению токенов. * Измерять качество данных. * Превращать расплывчатые «хорошие данные» в конкретные измеримые сигналы: классификаторы для отбора документов, насыщенных рассуждениями, кодом и знаниями. * Курировать корпус на масштабе триллионов токенов. * Проводить точную и fuzzy-дедупликацию, фильтрацию, очистку от утечек бенчмарков, html2text. * Собирать данные для agentic-pretrain. * Проводить поиск, сбор и генерацию траекторий использования инструментов, многошаговых рассуждений и взаимодействия со средой — чтобы агентные способности закладывались в модель уже на этапе претрейна, а не только в пост-обучении. * Создавать рецепты подготовки синтетических данных. * Генерировать синтетику под дефицитные способности модели (длинный контекст, рассуждения, код) — с количественной проверкой через эксперименты. * Замыкать петлю: «данные → обучение → оценка». * Развивать контур бенчмарков и сетапов экспериментов для измерений, чтобы каждое изменение данных имело измеримый ответ. Требования * Нам нужны сильные исследователи, а не исполнители. Главное — умение самостоятельно задавать правильные вопросы, проектировать эксперименты и доводить гипотезы до измеримого результата. * Опыт именно с LLM не обязателен, если у вас сильная экспериментальная практика в любой области ML — компьютерное зрение, рекомендательные системы, классический ML, наука — специфике больших языковых моделей мы научим. * Сильные основы ML и статистики, культура контролируемого эксперимента: гипотеза → дизайн → измерение → вывод. * Уверенный Python и опыт обучения моделей на PyTorch или аналогах. * Самостоятельность в исследованиях: умение вести направление от вопроса до результата, а не ждать постановки задачи. * Понимание цикла обучения LLM хотя бы на уровне теории: токенизация, scaling laws, влияние состава данных на качество. * Знакомство с распределённой обработкой данных (Spark, Dask, Airflow, Kubernetes) и открытыми data-проектами (FineWeb, OLMo, Dolma) — как минимум представление о том, как это устроено. Не обязательно закрывать все вышеперечисленные пункты. Если вы сильный экспериментатор и хотите дорасти до владения всем циклом данных фронтирной модели — давайте поговорим. Условия * Вычислительные ресурсы под ваши эксперименты. * Один из крупнейших GPU-кластеров в стране. * ablation-эксперименты — это обучающие прогоны, и вы сможете запускать их регулярно, а не «раз в квартал, если повезёт». * Претрейн с нуля, а не дообучение чужих весов. * Мы обучаем собственную модель с первого токена — это значит, что ваши решения по данным определяют фундамент модели, а не косметику поверх чужого претрейна. Сейчас мы учим модели размером 400–700B параметров, и у нас есть амбиции выйти на масштаб 1.5–2T. * Опенсорс и мировая планка. Мы выкладываем модели в открытый доступ, и наша цель — достичь мирового уровня среди опенсорс-моделей. Ваша работа будет видна всему сообществу и будет сравниваться с лучшими открытыми моделями мира. * Полная ориентация на результат. * Минимум бюрократии, максимум ответственности и свободы. Работу меряем не количеством задач, а приростом модели на бенчмарках при том же бюджете. Подтверждённая гипотеза попадает в обучение следующей модели. * Развитая инфраструктура. * Зрелый стек для работы с данными и экспериментами: S3, YTsaurus, Airflow, DataLens, GitLab CI, wandb. * Вы приходите не строить платформу с нуля, а исследовать — пайплайны, оркестрация, трекинг экспериментов и визуализация уже работают.