О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
Будет плюсом:
— Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю
— Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю
— На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов
— Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации)
— Старт — ASAP
Требуются сеньоры Python с опытом работы с Django на последних 2-3 местах работы (опыт Django 4-5 лет) и сетевым опытом. FastAPI не подходит. Необходимо присылать резюме, где подробно описан сетевой опыт и опыт работы с Django.
Два трека на выбор:
— DevOps с фокусом на базы данных (PostgreSQL, Kafka, Redis, Aerospike, Consul)
— DevOps с фокусом на CI/CD и Kubernetes
Что нужно:
— 4+ года в DevOps
— Linux + IaC (Ansible / Terraform)
— GitLab CI: доставка Docker-контейнеров с Python / Go
— Прод-Kubernetes, Helm-чарты
— Мониторинг: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, ELK, Sentry
— Английский B1+
Условия:
— удалёнка
— гибкий график
— корпоративная школа английского
— компенсация конференций
— дополнительный выходной MyTime
Зарплата в долларах обсуждается индивидуально по итогам собеседования.
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— участвовать в разработке и валидации моделей кредитного скоринга
— регулярно запускать и контролировать ML-пайплайны
— мониторить производительность и стабильность моделей
— проводить плановое переобучение моделей
— готовить отчёты по производительности моделей, включая Gini / KS
— поддерживать модели в продакшене
Требования:
— от 2 лет опыта в Data Science
— понимание принципов кредитного скоринга
— узбекский язык обязателен
— опыт работы в банковской сфере или финтехе
— уверенный SQL и Python, практический опыт с Apache Spark
— опыт внедрения и сопровождения ML-моделей в продакшене
— понимание MLOps и полного жизненного цикла ML-моделей
Будет большим плюсом:
— опыт работы в банках или финтех-компаниях Узбекистана
Условия:
— полная занятость
— зарплата до 4000 USD на руки
— Ташкент, работа из офиса
— долгосрочный проект
Задачи:
— Руководить командой Computer Vision Engineers
— Проектировать архитектуру production AI-систем
— Менторить инженеров и проводить code review
— Декомпозировать задачи и контролировать качество реализации
— Разрабатывать пайплайны обработки десятков и сотен RTSP-потоков
— Оптимизировать инференс на GPU и CPU
— Принимать ключевые технические решения
— Участвовать в найме и развитии AI-команды
Основной стек:
Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, RTSP, GStreamer, NVIDIA DeepStream, TensorRT, Triton Inference Server, ONNX, OpenVINO, CUDA, FastAPI/gRPC, Docker и Kubernetes.
Что важно:
✅ Сильный коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics
✅ Опыт технического лидерства или менторства
✅ Запуск production AI-систем
✅ Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV и YOLO
✅ Практический опыт с RTSP, GStreamer, DeepStream и TensorRT
✅ Оптимизация моделей через ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA или Quantization
✅ Понимание высоконагруженной обработки видеопотоков
✅ Умение принимать и аргументировать архитектурные решения
Будет плюсом:
➕ Triton Inference Server
➕ C++ и CUDA
➕ Kafka и потоковая обработка данных
➕ MLflow и MLOps
➕ ViT, DETR, Swin и Video Transformers
➕ VLM, RAG, LangGraph, vLLM и Function Calling
➕ Опыт найма и формирования AI-команд
Предлагаем влияние на архитектуру и технологический стек, сильную инженерную команду и работу над высоконагруженной системой промышленного уровня.
Задачи:
— Проектировать и создавать AI-агентов и решения на базе больших языковых моделей (LLM)
— Разрабатывать конвейеры данных и lakehouse-решения в Databricks
— Интегрировать AI-агентов с Databricks и другими платформами данных
— Создавать решения на Python для сбора данных, веб-скрапинга и индексирования контента
— Вносить вклад в архитектуру и технические решения
— Тесно сотрудничать с международной инженерной командой
Требования:
— Опыт работы на уровне senior в области разработки ПО или AI-инженерии
— Уверенное владение Python
— Практический опыт работы с GenAI, LLM и Agentic AI
— Опыт работы с инженерией данных и конвейерами данных
— Практический опыт работы с Databricks
— Способность брать ответственность и участвовать в архитектурных решениях
— Владение английским языком на уровне C1
Будет плюсом:
— Знание графов знаний и онтологий
— Опыт веб-скрапинга
— Знание Databricks Genie
— Опыт работы с агентскими фреймворками и разработкой с нуля архитектуры
Условия:
— Медицинская страховка
— Более 21 дня отпуска
— Возможности профессионального развития
— Поддержка карьерного коуча
Проект международный, европейское сотрудничество, локация Ташкент, Узбекистан.
Требуется специалист на позицию Senior AI/ML Engineer.
Требуемые навыки:
— Python
— OpenCV
— Deep Learning
— Компьютерное зрение
— Agentic systems
— FastAPI
— Langgraph
— DeepEval
— Langfuse
— vLLM
Вакансия предполагает полный рабочий день с возможностью удалённой работы.
Компания ELTEX — российский разработчик телекоммуникационного оборудования и программного обеспечения. В связи с расширением команды ищет Automation QA на проект Elph — клиент-серверное приложение для голосовых вызовов по протоколу SIP, обмена файлами, текстовыми и голосовыми сообщениями через мобильный интернет или Wi-Fi.
Задачи:
— Написание автоматических API и UI тестов на Python
— Подготовка тестовых данных
— Интеграция автоматизации в CI/CD
— Проведение тестирования и анализ результатов
— Написание тестовой документации: чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты в Jira, Confluence
Требования:
— Знания Python и pytest
— Опыт работы в Linux-подобных операционных системах
— Общее понимание протоколов DHCP, DNS, TCP, UDP
— Знание REST (основные методы, коды ответов, методы авторизации)
— Общее понимание WebSockets
Будет плюсом:
— Знание основных принципов и типов шифрования, понимание HTTPS и TLS
— Понимание аппаратной части компьютеров (hardware)
Условия:
— Лучший ДМС в городе
— Участие в профессиональных конференциях с возможностью выступить с докладом
— Внутреннее обучение, митапы
— Корпоративный английский онлайн/оффлайн с софинансированием
— Два тренажерных зала в офисе, зал для групповых тренировок, корпоративные скидки на спортзалы города
— Корпоративные скидки на отдых
— Парк, уличная спортивная зона с теннисными столами и велосипедами
— Служебный транспорт от пл. Калинина и 4,5,6 микрорайонов
— Релокационный пакет для кандидатов из других городов.
Prime Group развивает собственную медицинскую информационную систему (МИС) и связанные внутренние сервисы для группы клиник. Ищем fullstack-разработчика, способного самостоятельно проектировать и развивать архитектуру системы на всех уровнях — от базы данных до интерфейса, — а также выстраивать интеграции с внешними и внутренними системами.
Описание вакансии:
Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек
PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация БД
REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными
React / TypeScript и современной frontend-разработки
Git, Docker, Linux, CI/CD
Требования:
Опыт коммерческой разработки — от 3 лет
Сильные знания backend-разработки, желательно Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек
Уверенная работа с PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация БД
REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными
Понимание React / TypeScript и современной frontend-разработки
Git, Docker, Linux, CI/CD
Redis, очереди сообщений, фоновые задачи и кэширование
Понимание микросервисной и event-driven архитектуры
Умение разбираться в legacy-коде и чужих системах
Понимание безопасности, авторизации, логирования и мониторинга
Способность самостоятельно проектировать и реализовывать функционал от БД до интерфейса
Условия:
Официальное трудоустройство согласно ТК РК
Возможность выстроить архитектуру МИС группы компаний практически с нуля и влиять на выбор технологического стека
Работа в связке с главным менеджером по цифровизации и IT-отделом группы компаний
Перспективы профессионального и карьерного роста внутри группы компаний
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Задачи:
— Разработка и внедрение ML моделей на клиентской базе B2C и B2B для инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов.
— Работа с рекомендательными системами и моделями отклика для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций.
— Создание NLP-моделей на текстовых данных.
— Использование продвинутых подходов классического ML, включая uplift-моделирование, работу с несбалансированными классами, feature engineering на больших данных, SOTA-алгоритмы.
Обязанности:
— Построение ML моделей на основе табличных данных, последовательностей событий (кликстрим, транзакции и т.д.), текстовых данных.
— Написание production-ready кода и передача его в CI/CD пайплайн команды MLOps с ответственностью за качество кода и воспроизводимость.
— Улучшение процесса построения моделей, разработка прикладных модулей командного фреймворка для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде.
— Выдвижение data-driven гипотез и предложений для запуска новых механик, поиск инсайтов в данных.
Требования:
— Глубокое знание классического ML и опыт применения к реальным бизнес-задачам (градиентный бустинг, NLP алгоритмы).
— Понимание основных Deep Learning подходов.
— Продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запроса).
— Отличное знание Python, включая библиотеки catboost, pandas, numpy, sklearn, torch.
— Опыт работы с Hadoop, PySpark (оптимизация запросов, работа на общем кластере).
Условия:
— Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
— Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
— Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
— Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
— Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
— Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%.
— Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
— Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph
— разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента
— интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей)
— подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки)
— строить RAG-пайплайн
— покрывать код unit-тестами
— участвовать в проектировании архитектуры агентских систем.
Требования:
— опыт разработки AI агентов от 1 года
— опыт разработки python от 3 лет
— опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций
— опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги)
— опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов
— опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД
— умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде.
Будет плюсом:
— опыт работы с AEF
— опыт с RAG
— опыт с Kafka и событийными интеграциями
— опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами
— навыки работы с генеративными AI-моделями
— опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32
— 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:
— Тест-дизайн: генерация и реализация тестового набора (расширение или обновление существующей базы тест-кейсов, контроль полноты покрытия);
— Обновление и поддержание в актуальном состоянии регрессного набора postman-коллекций в своей зоне ответственности;
— Разработка тестовой документации;
— Тестирование ПО (в основном REST API): выполнение и отладка тестового набора (postman runner);
— Разбор, анализ и сравнение результатов регулярных выполнений регрессного набора postman-коллекций при тестировании релизов;
— Участие в Демо, ПСИ, оформление результатов;
— Тест-анализ: участие в процессе "третьей линии";
— Анализ поведения тестируемого ПО в различных средах и регистрация ошибок;
— Консультации коллег смежных подразделений.
Требования:
— Высшее техническое образование;
— Понимание жизненного цикла ПО, целей и видов тестирования;
— Знание методологии тестирования и назначения тестовой документации;
— Владение инструментами REST API (Postman или аналоги), приветствуется знакомство с переменными, функциями, сниппетами;
— Владение скриптовыми языками/языком (JavaScript, TypeScript, Python);
— Знание SQL на начальном уровне (Select, Join, Where, Insert, Update, Delete);
— Опыт тестирования API (REST, SOAP);
— Опыт использования tasktracker’ов (JIRA или аналоги), сред тест-менеджмента (TestRail, Allure TestOps, TestIT или аналоги);
— Опыт разработки и сопровождения тестовой документации (сценарии, кейсы и т.д.).
Условия:
— Оформление согласно ТК РФ;
— Уровень дохода обсуждается с успешным кандидатом (ЗП "белая") + премия по результатам работы;
— График 5\2, гибкое начало, в пятницу сокращенный день;
— Гибридный формат работы (2 раза в неделю из офиса);
— Расширенный пакет ДМС (стоматолог, психолог, телемедицина);
— Постоянное профессиональное внешнее и внутреннее обучение;
— Возможность участвовать в масштабных и разнообразных проектах;
— Насыщенная корпоративная культура (праздники, подарки, различные активности по интересам);
— Удобный и современный офис с зонами отдыха в центре Москвы (2 минуты от м. Павелецкая).
Задачи:
— Поддержка, развитие и улучшение облачной инфраструктуры в AWS (включая VPC, EC2, EKS, IAM, Route 53, S3);
— Управление платформами на базе Kubernetes;
— Проектирование, внедрение и поддержка Infrastructure as Code с использованием Terraform и Ansible;
— Поддержка деплоя сервисов и стандартизации платформы с помощью Helm;
— Построение, поддержка и развитие CI/CD‑пайплайнов с использованием GitLab CI и Argo CD, администрирование on‑premises GitLab;
— Поддержка и развитие мониторинга и observability (VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Grafana);
— Администрирование и поддержка HashiCorp Vault;
— Диагностика и поддержка Linux‑окружений, работающих на EC2 и в Kubernetes;
— Базовая операционная поддержка PostgreSQL, MS SQL, Apache Airflow, а также БД, работающих в AWS RDS и Kubernetes;
— Участие во внедрении мер безопасности инфраструктуры и платформ (шифрование, сегментация сети, безопасное взаимодействие сервисов и т. д.);
— Разработка внутренних инструментов и решений для автоматизации;
— Разбор инцидентов, выявление первопричин и внедрение превентивных улучшений.
Требования:
— Высшее образование;
— Сильный практический опыт работы с AWS, особенно VPC, EC2, EKS, IAM, Route 53, а также понимание сетевых концепций;
— Уверенный опыт использования Terraform в продакшене;
— Глубокий практический опыт работы с Kubernetes;
— Хорошие знания Helm и опыт поддержки переиспользуемых шаблонов и chart’ов;
— Практический опыт с Helm Library Charts и Go‑templating;
— Уверенные навыки администрирования Linux;
— Хорошее понимание сетевых основ: TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS, VPN, балансировка нагрузки, ingress;
— Опыт построения и поддержки CI/CD‑пайплайнов, предпочтительно с GitLab CI;
— Опыт работы с GitOps‑инструментами, такими как Argo CD;
— Понимание мониторинга, логирования и устранения проблем в распределённых системах;
— Умение писать скрипты и инструменты автоматизации на Bash, Python или Go;
— Понимание основ безопасности инфраструктуры: работа с секретами, шифрование, контроль сетевого доступа, принцип наименьших привилегий, безопасные соединения;
— Английский язык на уровне минимум B1, предстоит общение с иностранцами.
Условия:
— Прозрачную систему мотивации (оклад + ежегодные бонусы до 3ех окладов);
— Подключение на крупный и стабильный проект. Разнообразие интересных задач;
— Отсутствие бюрократии, высокая степень свободы. Решения принимаются очень быстро;
— Карьерный рост, прямое влияние на бизнес и возможность использовать новейшие технологии.
О компании:
Акционерное общество «Новый Старт» - частная российская аэрокосмическая компания замкнутого цикла, разработчик отечественных космических систем дистанционного зондирования Земли с космическими аппаратами радиолокационного и оптического наблюдения, оператор космических запусков с использованием ракеты-носителя сверхлегкого класса.
О команде:
Команда отвечает за полный цикл создания инфраструктуры на базе ЦОД: от выбора и размещения оборудования до запуска собственной частной облачной платформы. Проектируют сетевую архитектуру, конфигурацию серверов и систем хранения, выбирают стек системного ПО (виртуализация, Kubernetes, хранилища, решения для наблюдаемости и управления инфраструктурой) и запускают платформенные и продуктовые сервисы. Вместе с продуктовыми командами занимаются контейнеризацией приложений, проектируют процессы CI/CD и внедряют GitOps-подход для управления развёртыванием сервисов в различные окружения. Используют подход Infrastructure as Code (IaC), развивают автоматизацию и наблюдаемость для предсказуемых и воспроизводимых изменений инфраструктуры и сервисов.
Задачи:
— Контейнеризация приложений.
— Проектирование и развитие процессов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).
— Автоматизация развертывания приложений и инфраструктуры с использованием подходов IaC.
— Внедрение и развитие GitOps-подхода для управления конфигурациями и релизами.
— Управление контейнерной средой.
— Настройка и развитие систем мониторинга, логирования и оповещения о сбоях и инцидентах для сервисов и инфраструктуры.
— Обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости сервисов.
— Взаимодействие с командами разработки и эксплуатации для оптимизации развертывания и эксплуатационных процессов.
Требования:
— Опыт работы в роли DevOps-инженера от 2 лет.
— Отличные знания Linux.
— Практический опыт контейнеризации: Docker/OCI, написание и оптимизация Dockerfile, использование Docker Compose.
— Опыт разработки CI/CD-пайплайнов в GitLab CI или аналогичных системах (Jenkins, GitHub Actions и др.).
— Опыт автоматизации и подхода IaC: Ansible, Terraform или аналогичные инструменты.
— Практический опыт работы с Kubernetes: развертывание приложений с использованием Helm или Kustomize, управление манифестами и ресурсами (Deployments, StatefulSets, Services, Ingress, ConfigMap/Secret и т.д.), базовая диагностика проблем в кластере.
— Понимание и практический опыт построения GitOps-процессов (Argo CD или Flux CD).
— Навыки написания скриптов на Bash и Python для задач автоматизации.
— Навыки работы с системами мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK/Loki).
— Понимание принципов отказоустойчивости и масштабируемости сервисов (репликация, шардирование, горизонтальное/вертикальное масштабирование).
— Будет плюсом опыт развёртывания и настройки брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ), систем кэширования (Redis), баз данных (PostgreSQL, MongoDB), а также распределённых хранилищ и объектных систем (Ceph, Longhorn, MinIO).
Условия:
— Оформление по ТК РФ.
— График работы: 5/2, с 9.00 до 18.00. Работа на территории Компании.
— Предоставление ДМС.
— Офис в шаговой доступности от метро Динамо, Савеловская.
Задачи:
— Стандартизация эксплуатационных и DevOps-практик, включая разработку типовых шаблонов CI/CD, Helm-чартов, конфигураций мониторинга, логирования и правил эксплуатации;
— Развитие систем мониторинга и наблюдаемости (observability);
— Обеспечение отказоустойчивости и высокой доступности информационных систем, включая анализ единых точек отказа, настройку механизмов резервирования и разработку технических решений по повышению надёжности;
— Анализ и устранение инцидентов и технологических проблем, включая диагностику инфраструктурных и прикладных проблем, поиск первопричин (RCA), разработку и реализацию корректирующих мероприятий;
— Настройка, сопровождение и регулярная проверка процессов резервного копирования и восстановления, включая контроль возможности фактического восстановления информационных систем и данных;
— Автоматизация рутинных операций;
— Отладка и интеграция новых функциональностей информационной системы;
— Сопровождение контейнерной инфраструктуры и оркестрации приложений, включая Kubernetes или отечественные аналоги (Deckhouse и Базис), Helm, Docker, управление конфигурациями, ресурсами и жизненным циклом приложений;
— Техническая поддержка и интеграция новых функциональностей информационных систем, включая подготовку инфраструктуры, настройку окружений, участие в тестировании и вводе изменений в промышленную эксплуатацию;
— Участие в проектировании архитектуры информационных систем с точки зрения эксплуатации, надёжности, масштабируемости, наблюдаемости и возможности автоматизированного сопровождения.
Требования:
— Опыт настройки и администрирования ОС Linux не менее 3 лет;
— Уверенные навыки администрирования кластерных структур на платформе Linux;
— Опыт в работе со средствами виртуализации;
— Опыт использования систем управления конфигурациями (Chef, Puppet, Ansible);
— Опыт работы и администрирования Apache/Nginx, Docker, Kubernetes, Varnish, PostgreSQL, ELK Stack / OpenSearch dashboards, Prometheus, Grafana;
— Знание и использование в работе скриптовых языков (bash, sh);
— Опыт в работе языка Python;
— Опыт работы с системами контроля версий (svn/git);
— Умение настраивать CI/CD pipeline'ы;
— Администрирование и настройка с инструментами CI/CD: Jenkins, Harbor, Terraform, ArgoCD, Keycloak или аналогами;
— Опыт администрирования Kafka;
— Опыт администрирования СУБД Postgres;
— Опыт работы с облачными платформами (AWS, Google Cloud, Azure, YandexCloud, SberCloud);
— Понимание концепций и технологий, используемых в непрерывном развертывании ПО, автоматизации процессов сборки, тестирования и внедрения новых версий программ;
— Понимание принципов и технологий, используемых для создания современных web сервисов;
— Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде;
— Желание учиться и развиваться.
Условия:
— Гибридный или полностью удалённый формат работы. Для тех, кто предпочитает офис — в Москве: современное пространство в 5 минутах от м. Новокузнецкая (фитнес-зал, настольный теннис, комната PS 5, регулярные активности для резидентов), в Санкт-Петербурге: коворкинг в 10 минутах от м. Маяковская (PS 5, еженедельные вечеринки);
— Работа в аккредитованной ИТ-компании со всеми предусмотренными государственными льготами, включая ИТ-ипотеку;
— Полностью «белая» заработная плата. Уровень дохода обсуждается индивидуально и зависит от опыта и экспертизы;
— ИТ-отсрочка и бронь от мобилизации как для сотрудников компании с критически важной инфраструктурой;
— Корпоративные льготы на авиабилеты авиакомпаний «Аэрофлот», «Россия» и «Победа» для сотрудника и членов семьи (родители, супруг(а), дети);
— ДМС с первого рабочего дня: стоматология, помощь на дому, плановый и экстренный стационар; возможность подключения семьи на льготных условиях;
— Компенсация питания при работе из офиса;
— Курсы, сертификации, профессиональные конференции;
— Корпоративный сервис благополучия: безлимитные консультации с экспертами по юридическим, психологическим, финансовым вопросам и вопросам здорового образа жизни;
— Корпоративные мероприятия и активности: спорт, киберспорт, мотопробеги и другие форматы внерабочего общения;
— Дополнительно: кафетерий скидок, доступ к корпоративной библиотеке Alpina Digital, билеты на футбольные и баскетбольные матчи.
Задачи:
— Находить боли в процессах продаж, производства, закупок и тендеров, где ИИ может дать быстрый эффект.
— Ставить задачи с определением входных и выходных данных, критериев готовности, метрик успеха и границ.
— Делать решения с помощью Claude: создавать промпты, пайплайны, при необходимости использовать RAG, работать с данными и API, интегрировать с CRM, телефонией и почтой.
— Внедрять решения на сервере, проверять на боевых данных, следить за качеством и стоимостью.
— Обучать пользователей, объяснять и снимать сопротивление для реального использования инструментов.
— Переключаться между проектами, например, сводка по звонкам или помощник по тендерам.
Требования:
— Опыт аналитика, продакта или AI-инженера от примерно 2 лет с доведением задач до результата.
— Практический опыт создания решений с помощью ИИ (Claude, ChatGPT, Cursor), включая автоматизацию, ботов, скрипты, интеграции.
— Навыки промпт-инжиниринга и понимание работы LLM, их возможностей и ограничений.
— Умение читать и править Python, работать с API и писать простой SQL.
— Знания Linux и Docker: работа с консолью, контейнерами, развёртыванием сервисов, чтение логов.
— Грамотный русский язык и умение понятно объяснять как бизнесу, так и техническим специалистам.
Будет плюсом:
— Программирование сверх базового уровня.
— Опыт с RAG и векторными базами данных.
— Знание n8n, Make, LangChain.
— Опыт с речевой аналитикой.
— Опыт работы с Odoo, 1С, CRM, телефонией.
— Понимание 152-ФЗ и работы с персональными данными.
Условия:
— Работа в команде с архитектором и аналитиками, прямой доступ к заказчикам.
— AI-first среда с ежедневным использованием Claude, собственным сервером разработки и песочницей для экспериментов без согласования.
— Реальное влияние: инструменты внедряются в продакшн и используются подразделениями группы.
— Возможности роста до ведущего AI-аналитика или владельца направления AI-продуктов.
Задачи:
— участвовать в полном цикле разработки AI-агентов и универсальных ассистентов: от идеи и проектирования до запуска в продакшн
— проводить эксперименты, тестировать гипотезы и исследовать новые подходы для создания агентских решений
— разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны, чат-ботов и интеллектуальные системы
— обучать и дообучать NLP-модели под конкретные задачи продукта
— интегрировать разработанные модели и логику в бизнес-процессы
— мониторить качество работы моделей в продакшне, находить узкие места и оперативно вносить улучшения.
Требования:
— опыт в NLP и понимание технологий: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей (LLM)
— практический опыт коммерческой разработки AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов
— опыт обучения глубоких нейронных сетей
— уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, а также фреймворками для работы с агентами: LangChain, LangGraph (или их аналогами)
— уверенное владение Python, Git, SQL, Bash, Docker. Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код
— навык перевода бизнес-требований в конкретные технические и алгоритмические решения.
Будет плюсом:
— понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API
— опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.)
— опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных
— практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги)
— опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— гибридный формат работы
— 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.
ГибридmiddleМосква
Зарплата не указана
ОфисМосква
Зарплата не указана
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 38 · Job Hunters