Вакансии

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 Workplace: Комбинированный Дзен является частью большой экосистемы VK. Это крупнейшая новостная платформа, где миллионы пользователей следят за событиями по всему миру. Здесь можно всё: смотреть новости, читать новости, обсуждать новости с ИИ-ассистентом Глифом или стать автором и самому создавать актуальный контент. Мы строим высоконагруженные сервисы и рекомендательные технологии, которые в реальном времени обрабатывают потоки информации и помогают пользователю получить максимально персональную ленту обо всём, что произошло в мире. Стек технологий: SQL для обработки больших данных, Python — для небольших данных и их визуализации. Задачи Строить и поддерживать витрины данных и дашборды в DataLens Следить за изменениями в метриках, искать причины аномальных изменений Проводить полный флоу работы над фичей: генерация гипотез, приоритизация, проведение исследований, дизайн и анализ A/B-тестов Частая прямая коммуникация с продактом направления Требования Уверенное владение SQL (сложные запросы и подзапросы) Опыт дизайна и анализа A/B-тестов Знание статистики Умение объяснять вещи простым языком

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.

Location: Москва Наша команда создаёт платформу для подключения внешних AI-агентов и навыков к AI-ассистенту СберБизнес. Это новый продукт, который позволит предпринимателям решать бизнес-задачи (работа с документами, договорами, маркетплейсами, HR-аналитика и тд) через единый чат-интерфейс, не переключаясь между десятками сервисов.  Проект стартует с нуля, и у вас будет возможность повлиять на архитектуру, клиентский путь и бизнес-логику продукта с первых дней. Обязанности * разработка тестовых сценариев, подготовка данных и проведение тестирования (функционального, интеграционного, регрессионного) * создание и поддержка тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы, отчеты) * анализ качества тестового покрытия и его оптимизация * участие в анализе и верификации новых требований вместе с командой * разработка и поддержка тестовых моделей * работа с логами, фиксация, анализ, воспроизведение дефектов * автоматизация api тестов на языке Java. Требования * опыт тестирования Web приложений * знание как работает клиент-серверное приложение * знание методик ручного тестирования Web приложений * знание инструментов поддержки процесса разработки ПО (Git, Jira, Bitbucket, Jenkins) * знание основ REST * опыт тестирования API (Postman) * знание реляционных БД на уровне понимания структуры и основных сущностей * SQL на уровне написания базовых запросов * опыт написания автотестов, знание Java, знание SpringBoot. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный/гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи : -Примерно половина времени будет посвящена разработке, вторая половина — поддержанию скорости, безопасности и качества всей системы. -Создавать функции целиком: схема данных, API, фоновые задачи, интерфейс и запуск в продакшене.

Location: Москва Наша команда создаёт платформу для подключения внешних AI-агентов и навыков к AI-ассистенту СберБизнес. Это новый продукт, который позволит предпринимателям решать бизнес-задачи (работа с документами, договорами, маркетплейсами, HR-аналитика и тд) через единый чат-интерфейс, не переключаясь между десятками сервисов.  Проект стартует с нуля, и у вас будет возможность повлиять на архитектуру, клиентский путь и бизнес-логику продукта с первых дней. Обязанности * выявление требований, разработка и согласование требований к программному обеспечению * управление требованиями на всём жизненном цикле разработки ПО * подготовка спецификаций и написание технической документации (User Stories, Use Cases, диаграммы последовательности, API-контракты, архитектурные решения) * коммуникация между командами: координация взаимодействия внутри своей команды и со смежными подразделениями для эффективного выполнения поставленных задач * проработка архитектурных решений  * декомпозиция и постановка задач разработчикам * помощь в подготовке тест-кейсов * активное участие в планировании спринтов и продуктовых бэклогов (Agile/Scrum, Kanban). Требования * опыт описания и моделирования бизнес-процессов с использованием нотаций UML (sequence diagram) или BPMN, формулировки системных и функциональных требований * опыт написания технической и пользовательской документации * опыт проектирования реляционных баз данных или уверенное знание принципов проектирования, базовые знания SQL * опыт проектирования интеграционных взаимодействий с нуля: как синхронных (REST, MCP, A2A), так и асинхронных (очереди сообщений — Kafka). Понимание паттернов обмена и механизмов обработки ошибок. * способность быстро разбираться в сложных технических вопросах и обеспечивать передачу необходимой информации другим участникам команды * умение структурировать информацию, описывать сложные вещи простым и понятным языком * умение работать в команде: дружелюбность и открытость к взаимодействию, стремление к развитию * опыт работы с инструментами тестирования: Insomnia, Postman * уверенное владение инструментами для анализа и документирования: системы управления требованиями (Jira, Confluence, YouTrack), инструменты для построения диаграмм **(**[draw.io](http://draw.io/), Miro, Lucidchart, PlantUML). * опыт работы с AI/LLM-продуктами: понимание принципов работы агентов, оркестрации, контекста диалога, маршрутизации запросов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный/гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.