Location: Москва
Workplace: В офисе
О компании
МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Также мы запустили новую публичную платформу собственной разработки — MWS Cloud Platform.
Сейчас мы в поисках Product Owner, который станет частью команды MWS Tables и будет ежедневно работать рядом с бизнесом АФК «Система»: разбираться в процессах, находить возможности для улучшений и доводить их до решений, которыми люди пользуются.
MWS Tables — платформа для создания бизнес-приложений и автоматизации процессов. На её базе можно собирать рабочие пространства, формы, дашборды, интерфейсы и автоматизации. Развиваем инструменты no-code и low-code, ИИ-ассистента и возможности для интеграций.
Обязанности
Разбираться в работе бизнеса. Общаться с руководителями и пользователями, наблюдать за процессами, находить причины ручной работы, задержек и потери информации
Выбирать, что делать первым. Вместе с заказчиком определять ожидаемый эффект, формировать бэклог и согласовывать приоритеты с учётом ресурсов команды. Помогать отличать срочную просьбу от действительно важной задачи
Быстро проверять идеи. Прорабатывать пользовательские сценарии, собирать или организовывать создание прототипов, показывать их людям и уточнять решение до большой разработки
Доводить решения до запуска. Формулировать задачи и критерии приёмки, работать с продуктовой и технической командами Tables, снимать вопросы и вовремя подсвечивать ограничения
Помогать решениям прижиться. Организовывать обратную связь, сопровождать первые запуски и смотреть, что изменилось: пользуются ли инструментом, стало ли меньше ручных действий, быстрее ли проходит процесс
Выстраивать взаимодействие. Находить владельцев процессов и решений, фиксировать договорённости, согласовывать изменения и аргументированно говорить «позже» или предлагать более простой путь
Требования
Опыт работы на аналогичной роли от 3х лет
Опыт работы с корпоративными заказчиками: несколько подразделений, разные интересы, согласования и ограничения
Умение разговаривать и с руководителем, и с человеком, который ежедневно выполняет работу. Слышать проблему за запросом «сделайте нам ещё одну кнопку»
Навык превращать сложную задачу в понятные сценарии, приоритеты и небольшие проверяемые шаги
Понимание того, как устроены бизнес-приложения, данные и интеграции. Достаточное, чтобы обсуждать варианты и ограничения с технической командой
Самостоятельность, такт и последовательность: задавать неудобные вопросы по делу, договариваться и возвращаться к обещанному.
Будет плюсом опыт с no-code/low-code, корпоративными платформами, REST API и автоматизацией процессов. Интерес к ИИ и умение использовать его для анализа и прототипирования тоже пригодятся
Условия
Собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Участие во внешних IT-мероприятиях. Наши эксперты выступают на ведущих профильных конференциях, таких как HighLoad++, DevOps Conf, Joker, AHA!, Матемаркетинг и другие. А еще мы организуем собственную масштабную конференцию True Tech Day и регулярно проводим митапы для разработчиков и инженеров;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку;
А ЕЩЕ:
ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию;
Страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальную помощь в сложных жизненных ситуациях;
Отпуск 28 календарных дней (+3 дополнительных дня за ненормированный рабочий день);
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.
leadМосква; Сейчас мы в поисках Product Owner, который станет частью команды MWS Tables и будет ежедневно работать рядом с бизнесом АФК «Система»: разбираться в процессах, находить возможности для улучшений и доводить их до решений, которыми люди пользуются; Находить владельцев процессов и решений, фиксировать договорённости, согласовывать изменения и аргументированно говорить «позже» или предлагать более простой путь
— Обрабатывать каталоги запчастей и складские данные с помощью ИИ. — Находить в данных дубли, ошибки и несоответствия.
ОфисjuniorАстана; Находить в данных дубли, ошибки и несоответствия; Опыт применения ИИ в работе или учёбе: решённые задачи, а не только вопросы чат-боту
Location: Москва
Центр компетенций по внедрению ИИ-агентов в Блоке стратегии и развития Сбера — команда из ex-консультантов, ML-инженеров и лидеров развития ИИ в России. Мы находимся в эпицентре GenAI-трансформации: работаем над наиболее инновационными задачами Сбера, создаём передовые ИИ-решения для поддержки топ-менеджмента, переосмысления и редизайна ключевых процессов банка.
Ищем человека, который уверенно чувствует себя в бизнес-задачах и готов своими руками драйвить образ будущего. Предстоит находить возможности для трансформации, быстро собирать прототипы, защищать идеи перед руководителями и вместе с технической командой доводить их до внедрения.
Обязанности
### Что предстоит делать:
* исследовать процессы Банка, выявлять проблемы и находить сценарии, в которых ИИ-агенты могут дать измеримый эффект
* формировать продуктовые гипотезы, определять границы MVP и критерии успеха
* описывать бизнес-логику, пользовательские сценарии и требования к данным и интеграциям
* самостоятельно собирать и тестировать прототипы с помощью ИИ-инструментов для написания кода, проверять их на реальных задачах
* организовывать пилоты, собирать обратную связь и сопровождать внедрение вместе с DS и разработчиками
* рассчитывать и защищать бизнес-кейсы, оценивать ROI и фактический эффект от внедрения
* приоритизировать инициативы с учётом потребностей бизнеса и стратегии GenAI-трансформации Сбера.
Требования
### Что для нас важно:
* высшее образование в одном из ведущих вузов России (МГУ, ВШЭ, МГИМО, МФТИ, ИТМО и пр.)
* опыт от 3 лет в бизнес-анализе, управлении продуктами или IT-проектами с ответственностью за результат
* умение разбираться в экономике процессов, проверять гипотезы цифрами и аргументировать приоритеты
* навыки вайбкодинга: умеете ставить задачи ИИ-инструментам, запускать полученный код и проверять, что прототип решает поставленную задачу
* понимание возможностей и ограничений LLM, принципов работы ИИ-агентов и RAG
* реализованные проекты, о которых можете рассказать через собственный вклад, принятые решения и достигнутый эффект.
### Будет преимуществом:
* опыт работы в стратегическом консалтинге (MBB / Tier-2 / Big-4)
* опыт внедрения AI-продуктов end-to-end с измеримым влиянием на бизнес-процессы
* практический опыт программирования или анализа данных: Python, SQL, автоматизация или прикладные DS-задачи.
Условия
### Что мы предлагаем:
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* программу адаптации и помощь руководителя на старте
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративную пенсионную программу.
Location: Москва
С каждым годом Алиса становится всё более интеллектуальной и помогает пользователям решать больше сложных задач. Мы ищем QA-инженера, который будет вместе с нами запускать новые возможности на всех платформах и поддерживать высокий уровень качества.
С каждым годом Алиса становится всё более интеллектуальной и помогает пользователям решать больше сложных задач. Для этого мы активно развиваем голосового помощника Алису и обеспечиваем качество работы на множестве платформ: от умных колонок и телевизоров до мобильных и веб-приложений.
Ищем QA-инженера, который будет вместе с нами запускать новые возможности на всех платформах и поддерживать высокий уровень качества. Если вы готовы к техническим вызовам и хотите развивать один из самых технологичных продуктов Яндекса — ждём ваш отклик!
Обязанности
Комплексное тестирование
Вам предстоит заниматься тестированием самых разных продуктовых задач: от базовых сценариев Яндекс Погоды до работы с большими языковыми моделями (LLM) на всех интегрированных платформах.
Ведение тестовой документации
Мы уделяем много внимания документации: поддерживаем её свежей и вовремя пополняем. Описания фич, актуальная тестовая модель и прочее — всё это упрощает нашу будущую работу.
Плотная работа с участниками команды
Нужно будет участвовать в проектировании новых фич на ранних этапах. При этом мы постоянно контактируем с разработчиками, менеджерами и другими тестировщиками. На каждом этапе важно видеть разные мнения и взаимодействовать с коллегами, чтобы вместе создавать продукт мечты.
Требования
* Знаете теорию тестирования и умеете применять её на практике
* Понимаете, как работает клиент-серверная архитектура
* Работали с DevTools, Postman, Insomnia, Git, Curl
* Понимаете, как устроены процессы тестирования и разработки
* Вели тестовую документацию
* Пытливы и готовы разбираться в новых технологиях
* Внимательны к мелочам, самостоятельны, умеете приоритизировать задачи
Будет плюсом
* Тестировали ML-сервисы и понимаете особенности их работы
* Работали с голосовыми интерфейсами или платформами, которые не имеют графического интерфейса, IoT-устройствами, системами распознавания речи, воспроизведения текста
* Имеете опыт работы с микросервисной архитектурой, сокетами и знаете паттерны взаимодействия сервисов
* Взаимодействовали с реляционными БД, писали SQL-запросы
* Умеете читать код на Python, Kotlin, C++
— Проектировать структуру сайтов, дорабатывать предоставленные тексты, создавать варфреймы и визуальные концепции; — Разрабатывать дизайн страниц, адаптивы и UI-киты;
Поддерживать регулярное присутствие обоих аккаунтов в X и LinkedIn. Предлагать темы и подачу, исходя из ниши, продукта и того, что обсуждают в сообществах Bubble и no-code.
Функциональное тестирование интентов: проверка формулировок, слотов, краевых случаев (прерывания, переспросы, неоднозначности). E2E-тестирование полного e2e диалога от запроса до ответа пользователю.
- Выполнение проектов по системам внутреннего силового электрооборудования и электроосвещения (ЭОМ), молниезащиты (МЗ); - Разработка проектной документации на стадиях П и РД по указанным разделам;
Мы развиваем AI-продукт 18+ в категории AI Girlfriend и ищем специалиста, который возьмёт на себя операционную работу с подключёнными платёжными провайдерами. — Вести рабочую коммуникацию с локальными и международными провайдерами.
Location: Москва
Наша команда занимается внедрением AI в процессы Банка в кооперации с коллегами из Казначейства. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл агента - от сбора требований до внедрения решения в бизнес-процессы.
Мы ищем сильного Middle Python-разработчика/AI-Engineer для создания и развития AI-агентов и интеллектуальных сервисов на базе LLM.
Обязанности
* разработка и вывод в продакшн AI-агентов на базе LLM с использованием LangChain, LangGraph
* Формирование и проверка гипотез
* интеграция решений с API, базами данных и внутренними сервисами
* разработка backend-логики и сервисов под агентские решения
* взаимодействие с заказчиками и смежными командами
* поддержка и развитие существующих решений, контроль качества данных и результатов работы агентские решений.
Требования
* релевантный опыт работы от 2 лет (в ML/AI/back-end направлении)
* высшее образование по одному из направлений: «Математика», «Физика», «ПМИ», «ПИ», «Мат. методы в экономике».
* уверенный Python и опыт написания промышленного кода
* знание ООП, структур данных и архитектурных подходов
* опыт разработки backend-сервисов и использования API
* опыт работы с фреймворками FastAPI / Flask / аналогами
* опыт разработки AI-агентов или LLM-приложений, знание LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов
* опыт работы с RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant)
* опыт с open-source LLM (GigaChat, Llama, Mistral, Qwen и др.)
* понимание полного цикла AI-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга.
Будет плюсом:
* опыт работы с высоконагруженными сервисами, умение оценивать риски и ограничения различных подходов к выполнению задач
* навыки работы с git, Jira, Confluence
* имеешь понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения).
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект
* гибридный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
* 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.
Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно
ищем
Системного аналитика
, который будет работать на стороне бизнес-направления (логистика) и отвечать за подготовку требований к данным для ИИ-ассистентов и агентов
Задачи
Проектирование логики ИИ-агентов: Разработка Use Cases, CJM и алгоритмов поведения ИИ-помощника при взаимодействии с пользователем.
Постановка задач (ТЗ): Формирование четких технических заданий для Дата-инженеров (DE) на сборку витрин и Backend-разработчиков / Data Scientists на интеграцию LLM.
Проектирование витрин данных: Сбор требований к отчетности и аналитике, проектирование структуры плоских и понятных ИИ-моделям витрин данных (денормализованные таблицы, четкие справочники).
Создание семантического слоя и документации: Описание метаданных, атрибутов таблиц и логики витрин для того, чтобы модель Text-to-SQL безошибочно генерировала SQL-запросы к хранилищу.
Тестирование и валидация: Проверка корректности работы связки ИИ + Text-to-SQL, анализ логов запросов, поиск «галлюцинаций» и доработка структуры данных или промптов для повышения точности.
Требования
Уверенное владение SQL, включая оконные функции, сложные агрегации и оптимизацию запросов
Знание синтаксиса ClickHouse
Понимание архитектуры DWH, принципов моделирования данных и проектирования витрин
Умение разбираться в бизнес-логике данных и формировать требования для дата-инженеров и ML-команды
Будет плюсом
Опыт работы с Airflow, Kafka, Iceberg
Знакомство с AI/ML, LLM и принципами работы ИИ-ассистентов и агентов (возможно в общем поле изучения и интереса)
Условия
ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
Технику для работы
График работы с гибким началом дня
Работу в максимально уютном офисе в Краснодаре или Москве или удаленно из других городов
Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах
Развитие – мы оплачиваем обучение на курсах и участие в конференциях
Наличие корпоративных скидок PRIMEZONE и программ лояльности от компании
Наличие корпоративной библиотеки курсов
Возможность рекомендовать компанию своим друзьям, участвуя в реферальной программе
Формат работы
Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно
Location: Москва
Workplace: Офис, Гибридный
Мы ищем аналитика, который будет вместе с нами повышать качество AI-сервисов и LLM-агентов в Яндекс Финтехе: определять критерии оценки, исследовать ошибки и проверять, становятся ли решения полезнее для пользователей. Приходите, если используете Python для анализа данных и пишете запросы на SQL.
Мы ищем аналитика, который будет вместе с нами повышать качество AI-сервисов и LLM-агентов в Яндекс Финтехе: определять критерии оценки, исследовать ошибки и проверять, становятся ли решения полезнее для пользователей.
В финансовых сценариях важны детали: необходимо отслеживать, правильно ли модель объясняет условия и выполняет расчёты, использует ли актуальную информацию и понимает ли, когда данных для ответа недостаточно. Вам предстоит превращать эти требования в измеримые показатели и помогать команде принимать решения на основе результатов оценки.
Вы будете работать на стыке аналитики, машинного обучения и продукта — вместе с разработчиками и экспертами в предметной области.
Обязанности
Развитие метрик качества
Вам предстоит определять, что означает хороший результат для разных AI-сценариев, и разрабатывать методы его измерения. Нужно будет учитывать точность, полноту и полезность ответов, а также корректность действий агентов и успешность решения пользовательской задачи.
Подготовка данных и организация разметки
Вы будете собирать оценочные наборы из типичных запросов, сложных случаев и найденных ошибок. Вместе с экспертами — готовить инструкции для разметчиков, разбирать спорные оценки и проверять согласованность разметки. Важно, чтобы наборы отражали реальные сценарии использования и позволяли замечать существенные изменения качества.
Оценка изменений и приёмка релизов
Вам предстоит сравнивать версии моделей, промптов и агентских сценариев, проверять статистическую значимость результатов и находить ухудшения на отдельных группах запросов. Результатом работы станут понятные выводы: что улучшилось, какие проблемы остались и что стоит исправить перед запуском.
Исследование ошибок и проверка гипотез
Вы будете разбирать неудачные ответы и действия агентов, искать причины ошибок в модели, контексте, поиске информации или работе инструментов. На основе анализа — предлагать улучшения вместе с командой и проверять их эффект, сопоставляя результаты офлайн-оценки с поведением пользователей и продуктовыми метриками.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале
Yandex for Analytics
Требования
* Используете Python для анализа данных и автоматизации задач, пишете запросы на SQL
* Понимаете методы математической статистики: можете выбрать способ сравнения и корректно интерпретировать эксперимент
* Готовы исследовать текстовые данные, внимательно разбирать отдельные примеры и находить за ними системные проблемы
* Интересуетесь AI-инструментами и LLM-моделями, хотите разбираться в причинах их ошибок
Москва; Мы находимся в эпицентре GenAI-трансформации: работаем над наиболее инновационными задачами Сбера, создаём передовые ИИ-решения для поддержки топ-менеджмента, переосмысления и редизайна ключевых процессов банка; Предстоит находить возможности для трансформации, быстро собирать прототипы, защищать идеи перед руководителями и вместе с технической командой доводить их до внедрения
Автоотклики