Вакансии

Plaid is looking for an executive assistant team lead to manage executive assistants, support an executive, and scale administrative operations.

Plaid is looking for an executive operations leader to manage executive assistants, support an executive, and scale administrative operations.

— Проектирование и выстраивание с нуля централизованной системы IT-безопасности и управления инфраструктурой группы компаний; — Управление доступами (IAM/SSO, Active Directory / Entra ID): ролевая модель, разделение данных/папок по юрлицам, процессы onboarding/offboarding;

-проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python (FastAPI / Flask / Django). -создавать и оптимизировать цепочки LangChain (chains, agents, tools, memory) для реализации сложных сценариев обработки запросов и выполнения многошаговых задач.

Location: Москва Мы - команда разработки кредитных агентов на базе большой языковой модели. В команде открыта роль аналитика больших данных. У роли есть два основных фокуса: ·      бизнес-анализ — глубокое понимание кредитных процессов, чтобы точно знать, какие диалоги нужны системе для обучения ·      конструирование обучающих диалогов — превращение разрозненной текстовой информации в релевантный, сбалансированный датасет. Обязанности ### Бизнес-анализ ·      погружение в домен: изучение кредитных процессов, регламентов, продуктовой документации; интервью с экспертами по кредитованию ·      карта сценариев: построение intent-map и user journeys — какие задачи пользователь решает с ассистентом, где чаще ошибается ·      приоритизация: определение ценных/частотных/рискованных сценариев; фокус датасета на них ·      выявление пробелов: анализ логов диалогов и тикетов поддержки — где ассистент проваливается, что не покрыто; постановка задач на дозаготовку сэмплов ·      связь «бизнес → данные → метрика»: перевод требований бизнеса в измеримые требования к датасету; защита покрытия сценариев ·      артефакты: требования, схемы процессов, каталог намерений (Jira, Confluence). ### Дата-анализ: подготовка диалогов ·      сбор и синтез: извлечение диалогов из документации, БЗ, FAQ, тикетов, логов реальных обращений, переписок поддержки ·      проектирование сценариев: явные и размытые запросы, оговорки, смена намерения, цепочки вызовов инструментов, ошибки и отказы (negative/refusal cases) ·     синтетическая генерация: prompt-шаблоны для LLM-генерации диалогов; контроль качества (дедупликация, разнообразие, отсутствие PII) ·      методология: гайды по разметке, критерии приёмки; обучение группы разметчиков (при наличии) ·      оценка влияния: bad-case-анализ, итеративное улучшение датасета под ошибки системы. Требования ·      бизнес-анализ от 2 лет: интервью, моделирование процессов (BPMN/UML), написание требований ·      LLM/ML Data от 1 года: разметка, синтез датасетов (SFT, RLHF/DPO) ·      понимание tool calling / function calling и агентных сценариев ·      рython для работы с датасетами: JSONL/parquet, pandas, регулярки, скрипты генерации/валидации ·      умение переводить между «языком бизнеса» и «языком данных». Будет плюсом ------------ ·      анализ диалоговых логов / conversational analytics ·      опыт в чат-ботах, голосовых и корпоративных ассистентах ·      SQL, витрины, продуктовые метрики ·      RAG, LLM-as-a-judge, pairwise-оценки. Условия ·      комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская ·      ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия ·      корпоративный спортзал и зоны отдыха ·      уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития ·      расширенный ДМС и 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 ·      корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва GigaCode - AI-продукт для разработчиков. Мы создаём AI-агентов, которые помогают писать, анализировать, тестировать и сопровождать код. Мы ищем системного аналитика, который поможет проектировать AI-системы нового поколения для разработки ПО. Обязанности ### Задачи: * проектирование архитектуры AI-ассистента для разработчиков и workflow AI-агентов * описание бизнес- и системных требований для AI-функций * проектирование архитектуры взаимодействия компонентов (CLI, Desktop, backend, AI-модели) * описание API, протоколов и контрактов взаимодействия сервисов * анализ developer workflows (IDE, CLI, code review, CI/CD) и формирование технических спецификаций * ведение, актуализация и структурирование технической документации и базы знаний продукта * проектирование процессов создания и версионирования документации * тесное взаимодействие с инженерами, ML-командой и продуктовой командой. Требования ### Мы ищем того, кто: * имеет опыт системного анализа сложных технических продуктов * умеет проектировать архитектуру систем * может формализовывать сложные технические требования * понимает архитектуру backend-систем и API * имеет опыт работы с техническими продуктами или developer tools * умеет работать в тесной связке с инженерами * имеет опыт создания и структурирования технической документации для сложных продуктов. **Будет плюсом:** * опыт работы с AI-продуктами * понимание разработки ПО и developer workflows * опыт проектирования agent-based систем * понимание структуры кодовых баз и инструментов разработки * опыт проектирования документационных систем (Docs-as-Code, Docusaurus, MkDocs и аналоги) * опыт написания документации для developer tools / API * практический опыт внедрения документационных практик в команде. Условия ### Мы предлагаем: * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня, страхование жизни, корпоративная пенсионная программа * льготная ипотека для сотрудников, подписка Прайм с возможностью шеринга (совместного использования) на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * реферальная программа (бонус до 100 000 рублей).

Location: Москва Ищем опытного системного аналитика в команду, который уверенно работает самостоятельно в рамках сложных продуктов, проектирует межсистемные интеграции и берёт архитектурную ответственность за ключевые направления. Специалист будет взаимодействовать с PO и техническими лидерами, вести несколько параллельных инициатив и менторить Middle-аналитиков команды. Обязанности \- Проведение анализа требований к информационным системам на соответствие стандартам \- Развитие и оптимизация автоматизированных систем \- Выявление проблемы текущих решений, реализованных в автоматизированных системах и выдвигает предложения по их решению \- Участие в процессах подбора и адаптации новых сотрудников \- Декомпозиция задач бэклога \- Проведение анализа задач бэклога и документирование технических требования на разработку автоматизированной системы \- Выступает наставником для других сотрудников \- Участие в приемо-сдаточных испытаниях разработанного функционала автоматизированной системы \- Проведение анализа требований, участие в проектировании и разработке архитектуры решений по доработке автоматизированных систем \- Проведение согласования технических требований к автоматизированной системе с заинтересованными лицами \- Осуществление детального проектирования интеграционных потоков со смежными системами \- Принятие участия в демонстрации разработанного функционала автоматизированной системы Требования #Требования и документация \- Самостоятельное полнофункциональное выявление требований: бизнес-, пользовательских, функциональных, нефункциональных, ограничений. \- Разработка сложной документации: ТЗ, спецификации требований, API-контракты, ADR (Architecture Decision Records) \- Согласование требований со стейкхолдерами, техническими лидами и владельцами продукта \- Декомпозиция крупных инициатив: эпики → фичи → User Stories → задачи, с критериями DoD и AC \- Ведение нескольких проектов параллельно, управление приоритетами в условиях конкурирующих требований #Моделирование  - UML полный стек: диаграммы последовательности, классов, компонентов, развёртывания, состояний, деятельности \- Event Storming (Big Picture / Design Level) — фасилитация воркшопов \- Domain-Driven Design (DDD): bounded contexts, агрегаты, доменные события — применение при формировании требований к микросервисам \- Проектирование ER-диаграмм уровня продакшна \- Инструменты: PlantUML, draw.io, редакторы по аналогии с Miro \# Данные и интеграции   - Проектирование данных: концептуальная, логическая, физическая модели; нормализация / денормализация \- Уверенное знание:   - REST/JSON/JSON Schema, SOAP/XML/XSD/WSDL — проектирование и ревью контрактов   - SQL   - Kafka \- Проектирование интеграционных архитектур: point-to-point, event-driven, API-gateway \- Понимание микросервисной архитектуры и ее паттерном \- Модели управления доступом: RBAC, ABAC \- Понимание основ безопасности: требования к шифрованию, аутентификации, аудиту \- Инструменты тестирования API: Postman, Insomnia или аналоги \# Работа с ИИ \- Опыт использования LLM-инструментов: подготовка документации, ревью требований, прототипирование контрактов \- Промпт-инжиниринг: chain-of-thought, few-shot, role prompting \- Практический опыт с AI CLI-ассистентами (Qwen CLI, Claude CLI, Gemini CLI или аналоги) \- IDE-плагины ИИ: GitHub Copilot, JetBrains AI, Cursor #Soft Skills \- Системное мышление: способность видеть систему целиком, выявлять риски и точки отказа \- Менторинг Middle-аналитиков: ревью спецификаций, парная аналитика, обратная связь \- Уверенная устная и письменная коммуникация \- Управление конфликтами интересов стейкхолдеров: нахождение консенсуса, эскалация при необходимости \- Активное слушание, умение задавать правильные вопросы (5 Why, Jobs-to-be-done) \# Будет плюсом \- Доменная экспертиза: HR-tech Условия * Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; * Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; * Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * Стабильная заработная плата и годовой бонус; * **Гибридный формат работы.** Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; * 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 использования трёх близких; * Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Задачи Развивать компоненты AI-ассистента для VK Видео: понимание намерения, удержание контекста диалога, выбор стратегии и маршрутизация инструментов Улучшать генерацию кандидатов, semantic retrieval и reranking для поиска и персонализированных рекомендаций Работать с гибридным поиском: эмбеддинги, текстовые и структурные фильтры, поисковые API, рекомендательные модели и явные критерии пользователя Оптимизировать candidate budget и смешивание кандидатов из разных источников Обучать и дообучать модели для отдельных компонентов системы: LLM-like, reranker, query rewriting, relevance-модели Собирать и улучшать обучающие и тестовые датасеты: реальные и синтетические запросы, сложные негативные примеры, long-tail-сценарии и размеченные диалоги Создавать и поддерживать golden datasets, human-aligned evaluation и автоматические проверки качества; калибровать auto-eval по человеческой оценке Анализировать деградации, формулировать гипотезы и проверять их в воспроизводимых экспериментах Оценивать модели не только по общей метрике, но и по отдельным сценариям, категориям запросов, релевантности, разнообразию, безопасности и качеству диалога Оптимизировать latency, стоимость и использование вычислительных ресурсов при обучении и инференсе Готовить компоненты к промышленной эксплуатации: интеграция, нагрузочное тестирование, мониторинг, обработка ошибок и контроль регрессий Участвовать в offline- и online-экспериментах, подготовке A/B-тестов и интерпретации продуктовых метрик Проводить code review, документировать эксперименты и участвовать в обсуждении архитектуры и исследовательских результатов Требования Сильная теоретическая база и опыт работы в рекомендательных системах, информационном поиске, NLP/LLM; готовность работать на их пересечении Понимание устройства retrieval и ranking: embeddings, candidate generation, negative sampling, cross-encoders, reranking Знание основных offline-метрик поиска и рекомендаций: Recall@K, Precision@K, NDCG, MRR и их ограничений Опыт обучения, валидации и внедрения ML-моделей; доведённые до production либо production-like среды самостоятельно разработанные компоненты Навыки постановки воспроизводимых экспериментов, анализа ошибок и статистической интерпретации результатов Понимание жизненного цикла ML-системы: данные, обучение, inference, мониторинг, деградации и переобучение Опыт работы с большими объёмами данных и пайплайнами обработки; YT, Spark или аналогичные инструменты Базовые навыки Linux, Git, контейнеризации и работы с сервисами Будет плюсом Опыт создания LLM-приложений: tool calling, agentic workflows, RAG, structured generation Дообучение LLM или encoder-моделей: SFT, LoRA/adapters, RL Построение lexical, semantic или hybrid retrieval LLM-as-a-judge, human evaluation, построение golden datasets и калибровка автоматических оценок Оптимизация GPU-инференса, batching, quantization, model serving Опыт с распределённым обучением и промышленной ML-инфраструктурой Практика A/B-тестирования рекомендательных или поисковых моделей Мультимодальные модели, VLM, понимание видео или рекомендательные системы для медиаконтента Наличие публикаций по тематике LLM, NLP, multimodal models

Location: Москва Workplace: гибкий ML Media — продукт ML R&D: единый gateway для различных AI-технологий. Продуктовые команды VK интегрируются с платформой один раз и получают доступ ко всему спектру речевых и мультимедийных ML-моделей: ASR — распознавание речи: синхронное, асинхронное (длинные аудио) и realtime-стриминг TTS — синтез речи CV — компьютерное зрение: детекция лиц, оценка качества видео, deepfake-детекция, OCR VQE — улучшение качества речи: шумоподавление, определение голосовой активности Диаризация — разметка аудио по спикерам Суммаризация — краткое содержание аудио и видео на базе LLM: главные тезисы длинных записей за секунды, а не часы прослушивания За единым API платформа скрывает всю инженерную обвязку: маршрутизацию и балансировку нагрузки на GPU-парк с моделями на NVIDIA Triton Inference Server и vLLM, квоты и рейт-лимиты, асинхронную обработку длинных медиа, защиту GPU-парка от перегрузки и наблюдаемость всего контура. ML Media уже интегрирована с ключевыми продуктами VK: MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки и VK Видео. Наши пользователи — миллионы людей, которые каждый день распознают и синтезируют речь, общаются с голосовыми ассистентами и смотрят видео. Сейчас мы проходим трек платформизации существующих технологий: ASR, TTS, CV и другие сервисы уже работают в production по отдельности — мы объединяем их в единую платформу с общим API, единой плоскостью управления и общей инфраструктурой. Отдельная инженерная задача — сделать так, чтобы подключение новой технологии к платформе занимало дни, а не месяцы. Команда интеграции технологий разрабатывает компоненты платформы — API-шлюз (gRPC, REST и MCP для LLM-агентов), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач и клиентский инструментарий (CLI, MCP) — и отвечает за то, чтобы research-модели становились надёжными production-API. Задачи Разработка платформы: API-шлюз (gRPC, REST, MCP), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач, клиентский инструментарий (CLI, MCP) Поддержка существующих интеграций: сопровождение интеграций продуктовых команд (MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки, VK Видео), помощь в подключении, разбор инцидентов Балансировка и роутинг запросов к ML-бэкендам: кастомные gRPC balancer'ы, health-probing реальными inference-запросами, теговый роутинг моделей Admission control на основе утилизации GPU: метрики throughput, гистерезис throttle/reject, сигналы автоскейлеру Асинхронная обработка длинных медиа: Kafka-воркеры, outbox, ретраи и восстановление задач, партиционирование таблиц PostgreSQL Наблюдаемость и эксплуатация: Prometheus-метрики, Sentry, структурированные логи, поиск узких мест Взаимодействие с ML-командами и продуктовыми заказчиками, участие в проработке архитектуры Требования Опыт коммерческой разработки на Go Уверенное владение конкурентностью: goroutines, context, errgroup, graceful shutdown Опыт проектирования отказоустойчивых высоконагруженных систем Опыт с gRPC (streaming, interceptors), PostgreSQL, Redis, Kafka или другими брокерами сообщений Навыки диагностики production-проблем: метрики, логи, профилирование Системное мышление Будет плюсом Опыт с NVIDIA Triton Inference Server, vLLM или другими платформами ML-сервинга Понимание метрик ML-инференса: real-time factor, throughput, latency, утилизация GPU Опыт разработки кастомных gRPC balancer'ов или resolver'ов Опыт с admission control, capacity planning, автоскейлингом Понимание agentic AI: MCP, tool calling Опыт с sqlc, testcontainers, codegen-пайплайнами Знание Python — для взаимодействия с ML-кодом бэкендов

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Смена — сервис, который помогает людям находить подработку, а компаниям закрывать дефицит кадров. Ищем разработчика бэкенда. Вы будете делать продукт, через который проходит каждый пользователь от первого захода в приложение до выхода на смену. Яндекс Смена — сервис, который помогает людям в поиске подработки, а компаниям — закрыть дефицит кадров: например, найти комплектовщиков, грузчиков, сортировщиков. Мы связываем тех, кто хочет подработать на гибком графике, с бизнесом, которому срочно требуются сотрудники. Сервис активно растёт: мы уже представлены в десятках городов, сотрудничаем с крупными ритейлерами, и объёмы работ продолжают увеличиваться. Сейчас особенно интересный этап — мы переходим из стартапа в большой бизнес и строим для него платформу. Обязанности Платформа исполнителей Вы будете создавать продукт, который сопровождает каждого пользователя — от первого захода в маркетплейс до выхода на смену. Задача — построить самую большую и сильную платформу исполнителей: ведь без людей на сменах не будет и бизнеса. Рынок подработки и линейного персонала очень конкурентный, и только такая платформа поможет стать лидером. Вам предстоит проработать витрину смен, чтобы пользователи быстро находили подходящую работу, настроить механики подбора и отображения: ранжирование, фильтры, персональные предложения — они повысят конверсию. Вы будете реализовывать систему динамических надбавок для баланса спроса и предложения, а также выстраивать воронку привлечения — от первого захода в приложение до подтверждённой смены. Каждый шаг в воронке напрямую влияет на выручку. Разбиение монолита Сейчас ядро системы написано на Python и представляет собой монолит, из-за чего мы сталкиваемся с серьёзными ограничениями. Чтобы построить большой бизнес, нужно разбить монолит на микросервисы с чёткими границами. Вы будете решать, как это сделать, и выстраивать архитектуру, рассчитанную на масштаб. AI-native-разработка Вы будете внедрять подход, при котором агенты полностью реализуют и запускают некритичные фичи «под ключ». Для этого нужно подготовить инженерный контекст, изменить процесс разработки и обеспечить агенту самостоятельный путь от задачи в Трекере до продакшена с минимальным участием человека. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend Требования * Уверенно используете AI-инструменты в разработке * Способны брать на себя ответственность за результат — от обсуждения задачи до выбора решений и их реализации Будет плюсом * Работали над внедрением AI-ассистентов и агентов в процесс разработки * Знаете Go/Python

Location: Москва Workplace: Офис Финансовое управление Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ ищет бюджетного контролёра. Ждём, что вы работали в отделе финансового анализа и бюджетирования в крупной компании, знаете принципы управленческого учёта и аллокации затрат, планирования и бюджетирования и владеете английским языком. Финансовое управление Бизнес-группы Поисковых сервисов и ИИ ищет бюджетного контролёра, который будет работать с направлением Алисы и Умных устройств. Алиса — самый популярный эмпатичный ассистент в России с 70 миллионами активных пользователей. Ваша задача — контролировать исполнение бюджетов этого направления и работать в тесной связке с командой, помогая принимать взвешенные финансовые решения. Обязанности Контролировать закупки Ежедневно проверять и согласовывать заявки на покупку в соответствии с бюджетом. Контролировать корректное разнесение расходов по бюджетным аналитикам. Общаться с бизнесом по всем вопросам, касающимся оплат, создания заказа на покупку, аналитики. Вести управленческую отчётность Составлять ежемесячный и ежеквартальный план-факт-анализ с комментариями об отклонениях в ту или иную сторону. Проводить встречи с бизнесом по результатам месяца и квартала. Формировать отчёты расходной части по запросам внутренних пользователей (бизнеса). Участвовать в планировании бюджета/перепрогнозов Проводить встречи с бизнесом, собирать потребности. Планировать бюджет в разрезе детальных аналитик проектов, задач и расходных статей. Делать ежеквартальные перепрогнозы и анализ (участвовать в подготовке и пересмотре бюджета). Загружать бюджеты в систему. Поддерживать держателей бюджета и инициаторов, отвечать на их вопросы. Участвовать в кросс-функциональных проектах. Ежемесячно проводить инвентаризацию резервов. Требования * Получили высшее экономическое, финансовое или математическое образование * Работали в отделе финансового анализа и бюджетирования в крупной компании от трёх лет * Строили финансовые модели * Знаете принципы управленческого учёта и аллокации затрат, планирования и бюджетирования * Знаете основы РСБУ и GAAP * Отлично умеете работать в MS Excel * Обладаете навыками финансового моделирования * Способны быстро и качественно готовить аналитические отчёты и обрабатывать много информации, умеете готовить презентации * Аналитически мыслите, умеете работать при мультизадачности, стрессоустойчивы * Владеете английским на уровне от Intermediate (письменный и устный) Будет плюсом * Имеете сертификаты CIMA, CFA, CMA * Работали в системах OEBS и Hyperion Planning

Сейчас мы ищем офис-менеджера, который поможет поддерживать ежедневную работу офиса: от подготовки отчетов и ведения документооборота до взаимодействия с клиентами и решения организационных вопросов. Чем предстоит заниматься:

Брать в работу вакансии агентства: ветеринарные врачи, ассистенты, фельдшеры, администраторы клиник, специалисты для ферм и ветфармы. Искать кандидатов на работных сайтах, в профессиональных сообществах, вузах и колледжах, через свои контакты.

Location: Москва Мы создаем будущее личных финансов. Приложение «СберИнвестор» — это не просто торговый терминал, а умный помощник, который помогает миллионам пользователей принимать взвешенные решения на фондовом рынке. Мы ищем человека в команду, которая отвечает за всё, что связано с искусственным интеллектом. У нас нет жестких рамок: если у вас есть смелая идея (от нейросети, предсказывающей настроение рынка по новостям, до AI-ассистента, который объясняет сложные финансовые термины на котятах) — мы дадим ресурсы, чтобы вы спроектировали, продали эту идею менеджменту и реализовали её. **Наш технический стек:** 1. **Агенты:** LangChain, LangGraph, CrewAI. 2. **LLM:** Prompt Engineering, Fine-tuning, работа с эмбеддингами, оценка качества моделей. 3. **RAG:** Построение пайплайнов от парсинга PDF и HTML до векторных баз (например, Qdrant, Milvus) и ранжирования результатов. 4. **Classic ML & RecSys:** Gradient Boosting, матричные факторизации, ранжирование, CTR-прогнозы. 5. **Python:** Уверенное владение Pandas, NumPy, PyTorch. Обязанности Разрабатывать AI-решения полного цикла: от идеи и прототипа до продакшена и мониторинга. Проектировать и выкатывать в прод надежные пайплайны обработки данных и обучения моделей. Заниматься Data Science в его полном понимании: исследовать данные, проверять гипотезы, строить модели и оценивать их бизнес-эффект. Внедрять LLM и агентов для автоматизации поддержки, аналитики и персонализации контента. Продавать свои идеи: защищать гипотезы перед продакт-менеджерами и бизнесом, доказывая ценность метриками. Требования * Понимание полного цикла разработки ML-модели. * Знание математики и статистики на уровне понимания того, как работают алгоритмы «под капотом». * Опыт работы с Git (мы пишем чистый, поддерживаемый код). * Умение визуализировать данные и находить в них инсайты. * **Главный критерий:** горящие глаза, искренний интерес к AI и финансовому рынку. Вы должны читать статьи на arXiv не потому, что «надо для работы», а потому, что вам интересно. Условия * Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально). * Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом. * Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования. * Бесплатная подписка СберПрайм+. * Скидки на продукты компаний-партнеров. * ДМС с первого дня и льготное страхование для близких. * Корпоративная пенсионная программа. * Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию. * Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

Ищут менеджера внутренних ИИ-продуктов. Будете собирать запросы бизнеса, решать, где нужен GPT-ассистент, агент или автоматизация, вести roadmap и пилоты до масштабирования, обучать пользователей и следить, чтобы решения приносили реальную пользу.

-Разрабатывать ядро платформы на Go: CRM объектов и гостей, календарь, бронирования, платежи и синхронизацию с каналами продаж. -Проектировать надёжные интеграции с OTA, платёжными сервисами и каналами коммуникации.

Location: Москва Мы - группа FinTech команд, разрабатывающая передовую брокерскую платформу и отвечающая за обслуживание в Корпоративном блоке Сбербанка. Наша цель - вывести на новый уровень инвестиционный опыт клиентов нашего банка, обеспечив качество и надежность сервисов. Наши задачи - вывод новых и развитие имеющихся продуктов в области фондового рынка для физических и юридических лиц, развитие чат-бота и чата с оператором, совершенствование виртуального ассистента и голосового помощника на номере 900, введение элементов геймификации в наши мобильные приложения, обеспечение кибербезопасности, перевод сервисов в облачные технологии. Обязанности * выявление требований и формирование бэклога * анализ бизнес-требований, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий * участие в разработке архитектуры продуктов и концепций (мозговые штурмы совместно с архитекторами и лидерами команд) * формализация требований с использованием uml-диаграмм, пользовательских историй и т.д., дальнейшее сопровождением артефактов Требования * высшее образование * понимание деятельности брокера на российском фондовом рынке * опыт работы на позиции системного аналитика/технолога в ИТ-компании или финансовой организации (направление ДБО, фронт-офисные решения,клиентские приложения) * знание основ архитектуры АС, особенностей построения распределенных систем, микросервисной архитектуры * опыт построения интерфейсов взаимодействия АС, знание основ SQL, принципов взаимодействия с БД Будет плюсом: * опыт создания AI-агентов и использования их в работе * 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 (БЦ Поклонка) * 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.

Что делать: сценарии, персонажи, промты для ИИ, генерация картинок и видео нашими инструментами. Кого ищем: понимаете романтику и ролевой жанр, спокойно относитесь к теме adult, есть вкус к визуалу.