Вакансии

Продуктовый дизайн двух направлений: цифровой платформы, которая объединяет собственные и партнерские сервисы холдинга в одной витрине, и ИИ-платформы с интерфейсами ИИ-агентов. Переводить бизнес-процессы и продуктовое видение в визуальные решения: сценарии, структуру и интерфейсы, от исследования до передачи в разработку.

Задачи: — функциональное тестирование backend сервисов и UI и написание и поддержка тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты, инструкции) — подготовка тестовых данных для тестирования / проведения ПСИ, участие в релизах, проведение регрессионного тестирования и в проведении сценариев приемо-сдаточных испытаний (ПСИ) — участие в работе с обращениями от пользователей и анализ информации в БД и логах сервисов — построение и поддержка eval-набора (golden set) и регрессионного контроля качества при смене моделей, промптов и версий приложения — автоматизированная оценка качества генерации (LLM-as-judge, метрики типа Ragas) при релизах — тестирование RAG: качество поиска релевантного контекста, корректность источников, поведение при неполной / противоречивой информации — тестирование агентных сценариев: многошаговые цепочки, вызовы инструментов (MCP), повторные попытки, эскалация к человеку — участие в мониторинге качества в проде и настройке обратной связи от пользователей. Требования: — опыт работы в тестировании от 3 лет — понимание HTTP, кодов ответов, авторизации — опыт тестирования API (REST/JSON) для проверки интеграций и бизнес-логики, микросервисного взаимодействия — опыт тестирования запросов с помощью Postman/Insomnia/Swagger — опыт работы с форматами данных: JSON, YAML, XML, HTML — знание SQL, умение написать SQL запрос средней сложности — базовый опыт работы с системами сбора и визуализации метрик, работа с логами (Prometheus, Grafana) и понимание CI/CD и участия QA в пайплайнах доставки — понимание принципов работы LLM и их ограничений: недетерминированность вывода, галлюцинации, методы оценки качества генеративных моделей и опыт построения eval-наборов (golden set) и оценки качества LLM — желательно — LLM-as-judge, Ragas. Будет плюсом: — понимание RAG и методов оценки качества retrieval: релевантность контекста, корректность источников — опыт тестирования агентных систем: многошаговые агенты, tool calling — опыт работы с Python для автоматизации оценки (pytest) — понимание метрик качества AI-продукта и мониторинга качества в проде — опыт работы с Kafka — опыт работы с векторными / графовыми БД (например, Qdrant) Условия: — гибридный формат работы из офиса в г. — Москва — годовой бонус и ежегодный пересмотр — 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.

разрабатывать и поддерживать сервисы. участвовать в проведении код-ревью.

Чем предстоит заниматься: Проектирование и разработка новых микросервисов и бизнес-логики. Оптимизация производительности существующих компонентов системы, работа с высоконагруженными участками кода.

OUNEX Technologies и SUNSUM Trading ищут Менеджера по развитию партнёрской сети, который будет отвечать за поиск, привлечение и развитие стратегических партнёров компании. OUNEX Technologies и SUNSUM Trading ищут Менеджера по развитию партнёрской сети , который будет отвечать за поиск, привлечение и развитие стратегических партнёров компании.

— Проектировать и реализовывать ключевые пользовательские сценарии (онбординг, план профилактики, чекапы, напоминания), превращать медицинские данные в понятные пользователю выводы и шаги — без излишней тревожности.

-Разработка Web-интерфейса Агента AI PDLC. -Участие в принятии архитектурных решений.

-Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio). -Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM.

Задачи: — Разрабатывать программное обеспечение для сбора, обработки и анализа данных. — Участвовать в проектировании архитектуры и компонентов ПО, выборе инструментов и технологий. — Писать, отлаживать и оптимизировать программный код. — Разрабатывать новые функции стека и внедрять их на различные аппаратные платформы. — Участвовать в демонстрационных и приёмо-сдаточных мероприятиях создаваемых решений. — Составлять техническую документацию к разработанному ПО. — Содействовать решению проблем при эксплуатации разработанного ПО в рамках своих компетенций. — Использовать современные инструменты разработки, управления версиями, развёртывания ПО и проведения экспериментов для обеспечения согласованности и сохранности результатов работы. Требования: — Высшее техническое образование. — Уверенное владение Python, опыт коммерческой разработки. — Работа с PostgreSQL (написание запросов, оптимизация, миграции). — Опыт работы с объектными S3-хранилищами (загрузка, выгрузка, управление доступом). — Работа с RabbitMQ (публикация/подписка, обработка сообщений, гарантии доставки). — Понимание принципов работы LLM-агентов и умение строить их с помощью LangChain, LangGraph, ADK и других фреймворков. — Опыт работы с распределёнными системами (масштабирование, отказоустойчивость, согласованность). — Знание алгоритмов и структур данных, принципов разработки ПО, гибких методологий, систем контроля версий (Git) и контейнеризации (Docker). — Понимание принципов и способов интеграции больших языковых моделей в промышленные системы. — Знакомство с протоколом MCP (Model Context Protocol) и опыт его применения (преимущество, но рассматриваются кандидаты, готовые быстро освоить). Будет плюсом: — Опыт работы с векторными БД (Qdrant, Weaviate, Milvus и др.). — Знание Redis. — Опыт работы с графовыми БД (Neo4j и др.). — Знакомство с Grafana (мониторинг и визуализация метрик). — Понимание принципов CI/CD (GitLab CI, Jenkins и др.). — Умение сделать простой фронтенд (HTML/CSS/JS, React/Vue — базовый уровень). Условия: — Конкурентный уровень заработной платы. — Расширенная программа ДМС (большой выбор клиник, включая стоматологию). — Социальная поддержка (выплаты при рождении ребенка, консультации корпоративного психолога). — Возможность бронирования. — Современный кампус с собственной парковкой. — Гибкое начало рабочего дня (по согласованию с руководителем). — Предоставление других льгот и доступ к разнообразным партнерским программам в соответствии с внутренними правилами. — Хорошая транспортная доступность (МЦД-1 до ИЦ Сколково, транспорт от станций метро Славянский бульвар, Тропарево, Кутузовская, Молодежная, Солнечная, Филевский парк).

— Проектировать и реализовывать ключевые пользовательские сценарии (онбординг, план профилактики, чекапы, напоминания), превращать медицинские данные в понятные пользователю выводы и шаги — без излишней тревожности;

Верификация данных (Анализ видео и логов): Просматривать видеозаписи рабочих смен и анализировать интервалы, распознанные ML-моделью. Ваша задача - оценить, насколько точно модель определила действия сотрудника.

Задачи: — Владеть продуктовой областью от идеи до доставки и определять развитие дорожной карты — Закрывать разрыв между тем, что продукт сообщает, и действиями клиента: решать, что рекомендовать и кому, и строить цикл улучшения рекомендаций — Работать с AI от макетов и прототипов до продакшн-кода для небольших функций вместе с инженерной командой из 3-10 человек — Проводить самостоятельное исследование клиентов и превращать результаты в решения по дорожной карте — Определять и измерять метрики, доказывающие, что продукт вызвал действие — Создавать и поддерживать автоматизированные рабочие процессы с использованием AI-инструментов, скриптов и современного дата-стека — Сотрудничать с командами Product, BI и CSM по архитектурным решениям и требованиям к данным клиентов Требования: — Опыт владения продуктом: способность вести проблему от начала до конца с минимальным контролем и наличие построенных продуктов, которые используются — Практический опыт использования AI-инструментов в работе: Claude Code, агентное кодирование, prompt engineering с пониманием, что не делегировать — Опыт создания AI-агента и обеспечения его надежности в продакшене — Опыт работы с маркетинговыми или доходными данными, умение самостоятельно рассчитывать метрики — Умение работать с инженерами на равных, а не через передачу задач — Хорошее знание SQL — Python для обработки данных и автоматизации — Свободный английский язык для общения с клиентами и эскалаций — Готовность пересекаться с рабочими часами US Pacific или East Желательно: — Опыт работы с ETL/ELT пайплайнами (BigQuery, Snowflake, Redshift, ClickHouse) — Опыт работы напрямую с клиентами по техническим требованиям — Опыт работы с BI-инструментами (например, Superset) Условия: — Удалённая работа в первую очередь — Опциональная помощь с релокацией в Латинскую Америку после испытательного срока — Современный AI-стек и свобода экспериментов — Высокая скорость работы и постоянное обучение — Высокая автономия и ответственность за результат — Культура без бюрократии с технически сильной международной командой — 20 рабочих дней отпуска в году, праздники США и дополнительные выходные — Компенсация профессионального развития

-Agentic development — обязательная часть роли. Мы ищем разработчика, который регулярно использует AI-ассистентов и AI-агентов в работе: при проектировании и реализации функциональности, работе с существующим кодом, рефакторинге, написании тестов, поиске и исправлении ошибок.

Ведение соц.сетей: формировать контент-план, писать тексты, оценивать результаты, обновлять данные сайта. Запускать продвижение бренда и локальные лидогенерации: работать совместно с sales, изучать рынок и конкурентов, предлагать активности на целевые аудитории, выбирать каналы и инструменты продвижения, запускать и оценивать результаты.

• Разрабатывать ядро прокси, управлять соединениями и жизненным циклом сессий. • Оптимизировать latency, throughput и потребление памяти, устранять блокировки и паузы GC.

— Поддержка и развитие AI-сервиса на Python и LangChain. — Интеграция LLM-моделей, разработка AI-агентов и RAG-систем.

You will take an agent surface from operational research through specification, prototype, evaluation, and enterprise deployment, working hands-on throughout. Agent definition.

2+ years of professional software engineering. Code merged into a public open-source repository, ideally one you know well.