Писать сложные SQL-запросы для анализа и валидации данных: использовать CTE, оконные функции, сложные JOIN, создавать и изменять объекты базы данных. Разрабатывать хранимые процедуры и настраивать их регулярное выполнение.
Загружаем…
Загружаем…
Компании и подписки · Нет нужной компании? Предложите её →
Загружаем вакансии…
Писать сложные SQL-запросы для анализа и валидации данных: использовать CTE, оконные функции, сложные JOIN, создавать и изменять объекты базы данных. Разрабатывать хранимые процедуры и настраивать их регулярное выполнение.
Location: Москва То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача департамента по работе с проблемными активами – вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Используя передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта, мы создаем AI-профили клиентов, которые помогают сотрудникам быстрее разобраться в кейсе и выбрать наилучшую стратегию взаимодействия. В рамках нашего центра ИИ и комплексных решений вектор развития ориентирован на концептуальное переосмысление процессов урегулирования, автоматизацию рутинных процессов и создание дополнительного дохода в рамках работы с проблемной задолженностью. Обязанности * исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты) * регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации * создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт * построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения * проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов * контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения * создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов: * речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом * выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов * качественная суммаризация текста для составления профиля клиента * создание, обучение и внедрение моделей для оценки и прогноза финансового состояния клиента, скоринга, прогнозирования дефолта, антифрода и выявления мошенничества. Разработка систем подбора индивидуальных условий для урегулирования задолженности, а также применение What-If / Uplift моделирования и каскадов моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ * графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах. Требования * опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL) * знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph * опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений * прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP * знания математической статистики и основ A/B-тестирования. _Будет плюсом:_ * опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации * знание основ финансового анализа и бухгалтерского учета * опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами * английский язык — уровень Intermediate и выше * опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных * опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot). Условия * возможен гибридный формат работы, локация офиса: Москва, Кутузовский пр., д.32, к.3 * 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 * 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.
Чем предстоит заниматься: Осуществление исходящих и прием входящих звонков от клиентов компании. Ведение деловой переписки, отправка коммерческих предложений и счетов.
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Настроить подбор— Разрабатывать backend-сервисы на Python. — Создавать ИИ-агентов и сценарии на LangChain.
You will turn raw material — a strategy note, a product update, a request from a BD lead in another time zone — into a finished, on-brand presentation, in whatever format the situation calls for, and make sure the right version reaches the right team on time.
Разработка и сопровождение сайтов компании на «1С-Битрикс: Управление сайтом». Доработка функционала: собственные компоненты и модули на D7, шаблоны, инфоблоки и Highload-блоки, обработчики событий, агенты.
-Разрабатывать и поддерживать новые возможности платформы с учётом высоких нагрузок и безопасности данных. -Создавать чат-боты и SmartApps, интегрируя их с системами заказчиков.
Проектировать архитектуру мультиагентных систем для автоматизации клиентской поддержки, включая RAG, управление состояниями и оркестрацию ИИ-агентов. Разрабатывать и развивать workflow-системы для управления взаимодействием агентов, многошаговыми диалогами и интеграциями с внутренними сервисами.
-Опыт коммерческой разработки от 4 лет.
-Разрабатывать агентов на LangGraph: tool calling, многошаговые сценарии, human-in-the-loop, обработка ошибок. -Строить RAG по внутренним документам: разбор PDF/DOCX, сканов и таблиц, индексация, гибридный поиск (BM25 + dense), реранкинг.
• Писать материалы о личных финансах, от коротких ответов до больших разборов.
Provide members with evidence-informed information and guidance on fertility topics, such as fertility evaluation and testing, treatment options, and family-building pathways. Conduct one-on-one virtual sessions (video) that educate and present options without diagnosing, prescribing, or directing care.
• Стратегия и продвижение: Разработка контент-плана, упаковка профилей, выстраивание воронок (перевод трафика). • Продакшн: Написание ТЗ и работа в связке с креатором и ассистентом для получения качественного фото/видео материала.
Location: Москва Мы создаем прототипы и MVP в AI-направлениях: агентные мультимодальные системы, персональные ассистенты, корпоративные знания. Наша цель — находить практические сценарии, проверять их ценность и доводить до работающих решений для бизнеса. В команде ценятся инженерная самостоятельность, скорость экспериментов, осмысленный выбор технологий и умение работать как с прототипами, так и с production-развитием. Мы ищем Agentic Engineer, который будет разрабатывать AI-агентов общего назначения — от прототипов до MVP и пилотов в реальных бизнес-сценариях. Важна способность не просто "заставить демо работать", а сделать решение понятным, переиспользуемым и готовым к развитию. Обязанности * разрабатывать прототипы и MVP агентных систем на базе OpenClaw, Hermes или аналогичных фреймворков * проектировать агентные сценарии: планирование, использование инструментов, управление контекстом и обработка ошибок * улучшать архитектуру краткосрочной и долгосрочной памяти агента * инженерия агентской памяти для эффективной работы агента * разрабатывать skills и изолированные инструменты (MCP) * тестирование и оценка trade-off (модель/производительность/качество/ стабильность). Требования * опыт работы с LLM API (tool calling, structured output, управление контекстом) * практический опыт разработки AI-агентов или сложных LLM-сценариев * опыт работы с векторными базами, Docker compose, инфраструктурными компонентами вокруг backend * понимание observability LLM-приложений (трассировки, логирование, метрики стоимости и задержек) * умение прототипировать без потери инженерной дисциплины. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы после испытательного срока * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва Команда DataPlatform-Tools реализует платформенные инструменты для сервисов, AI-агентов и потребителей в домене HR-аналитики всего Банка. Мы обеспечиваем self-service для инженеров, аналитиков данных, DS, ML-инженеров: готовые DAG пайплайны, тесты качества данных (DQ), lineage, BI-визуализации. Разработка интеллектуальных ассистентов и чат-ботов для автоматизации процессов подбора персонала и карьерного развития сотрудников. Наш фокус — доступность данных не только для сотрудников, но и для AI-агентов! Для этого мы применяем подходы топовых компаний в мире и формируем собственную практику на огромном массиве данных Обязанности * развитие текущих LLM-агентов и решений на их основе * проектирование и разработка новых LLM-агентов и интеллектуальных ассистентов * работа с RAG-системами и векторными базами данных * оценка и повышение качества ML-моделей * участие в создании чат-ботов для автоматизации HR-процессов Требования * опыт работы с LLM и фреймворками для разработки агентов (LangChain, LangGraph и др.) * уверенные знания Python и SQL * опыт работы с NLP-задачами * опыт создания чат-ботов и интеллектуальных ассистентов * понимание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation) * опыт работы с векторными базами данных * навыки оценки качества ML-моделей Условия * комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * льготная ипотека для каждого сотрудника * бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. * корпоративная пенсионная программа * отсутствие строгого дресс-кода.
• Тестировать новые функции Corta — CRM, единого чата для WhatsApp, Instagram и Telegram, AI-ассистента — до выхода в релиз.
разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов. исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros.
Чем предстоит заниматься Выходить на новые компании из базы, которую готовит наша система: звонки, письма, сообщения в мессенджерах. Доходить до тех, кто принимает решение: собственника, коммерческого директора, руководителя отдела продаж.