Вакансии

Задачи: — Владеть направлением клиентского опыта end-to-end: от стратегии до результата — Растить конверсию в покупку и удержание, адаптируя путь покупателя под специфику каждой категории — Искать точки роста через исследования и данные, запускать гипотезы и A/B-тесты — Работать в связке с дизайнером, продуктовым аналитиком и UX-исследователем — Переводить цели коммерции и маркетинга в продуктовые решения и отстаивать продуктовую позицию Условия: — Полная удаленка из любой точки мира и гибкий график

Location: Москва Мы в Kandinsky строим платформу для генерации изображений и видео. Команда Harness отвечает за слой инструментов и пайплайнов вокруг моделей: он превращает исследовательские чекпоинты в решения, которыми пользуются миллионы пользователей. Мы ищем ML-инженера, который будет развивать этот слой, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом, влиять на выбор моделей и подходов и помогать командам доводить модели до продукта. Обязанности * разрабатывать агентные системы: сценарии, инструменты, оркестрация вызовов * решать прикладные задачи с помощью CV- и генеративных моделей: от постановки до работающего в проде решения * собирать пайплайны обработки и генерации изображений и видео, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом * адаптировать модели под конкретные домены и продуктовые кейсы * искать причины деградаций качества и предлагать способы их устранения * работать в связке с исследователями, продуктом и бэкендом, переводя продуктовые требования в технические решения. Требования * уверенное владение Python и фреймворками глубокого обучения (PyTorch) * понимание разницы между agentless- и agentic-решениями, опыт написания обоих и умение понимать, когда что уместно * понимание устройства актуальных CV- и GenCV-моделей * умение работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes) * опыт интеграции генеративных моделей * понимание бизнес-метрик и их переноса на модельные метрики * опыт работы с opensource-моделями: выбор под кейс, настройка гиперпараметров, дообучение Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * 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 * льготная программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Приглашаем исследователей в области машинного обучения в команду Рекомендательных систем и персонализации Центра практического ИИ. Центр практического искусственного интеллекта - стратегическое подразделение Сбера, создающее наукоемкие технологии. Мы создаем новые алгоритмы рекомендательных систем и адаптируем SOTA-подходы для задач банка и компаний-партнеров, помогаем бизнесу внедрять новые технологии. Также мы разрабатываем собственные open-source фреймворки и публикуем результаты наших исследований на международных конференциях уровня A/A\*. Приглашаем присоединиться к исследованиям и прикладным проектам в области рекомендательных технологий, DL-моделей для последовательных данных и подходов на стыке LLM и RecSys. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Наши задачи: * развиваем библиотеку для рекомендательных систем RePlay [https://github.com/sb-ai-lab/RePlay](https://github.com/sb-ai-lab/RePlay) * разрабатываем и улучшаем алгоритмы рекомендательных систем * разрабатываем и обучаем трансформерные модели на последовательностях событий * проводим исследования в области sequential recommendations, LLM для рекомендаций, foundation models для событийных данных * пишем статьи и выступаем на ведущих мировых и российских конференциях. Требования ### Мы ожидаем: * опыт работы от 2 лет в области, связанной с RecSys / DL / NLP * умение писать читаемый и хорошо структурированный код на python * умение работать с git * знание стандартных библиотек и фреймворков (numpy, pandas, polars, scikit-learn, pytorch, pytorch-lightning, transformers) * навыки организации и воспроизводимого проведения ML-экспериментов (Hydra, Сlearml, Mlflow, W&B, Neptune) * опыт разработки и обучения моделей с помощью pytorch * знание математики, глубокое понимание классического ML и современных методов DL, широкий кругозор в ML в целом * понимание современных Transformer-based архитектур для работы с последовательностями * знание ключевых рекомендательных подходов и методов их оценки * умение читать, анализировать и воспроизводить научные статьи. Будет плюсом: * опыт успешного участия в ML соревнованиях и хакатонах * опыт написания научных статей, наличие публикаций * понимание принципов работы современных LLM и LLM-агентов. Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

We are looking for an experienced Content Marketing Manager to own and grow IQM's content engine end to end. * Write and produce the full range of IQM's marketing content: blogs, thought leadership, web and landing page copy, LinkedIn and social posts, campaign copy, presentations and pitch decks, one-pagers, brochures, datasheets, and newsletters.

Location: Москва Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Наша ключевая задача: исследовать и рассказывать, что происходит и будет происходить с человеком, как эти изменения переложить в продукт, коммуникации, HR-процессы, чтобы они стали лучше. Работа в Лаборатории – это возможность прикоснуться практически к любому бизнес-подразделению экосистемы Сбера, к большим данным Сбера, к клиентской базе более 100 млн человек. Мы ищем сильного старшего руководителя проектов в команду аналитических исследований с фокусом на AI, Data-Science, исследования на базе больших данных. Важно: вы лично должны интересоваться темой человека, психологии, AI, трендвотчинга. Вам предстоит много с этим работать. Также мы ожидаем продуктово-предпринимательский подход - вы хорошо должны обнаруживать и формулировать ценность для клиента, что мы делаем и зачем. Перед тем, как вы откликнитесь на вакансию: * мы исследовательское, а не продуктовое подразделение. Это значит, что мы формируем гипотезы для бизнеса, ищем инсайты, делаем прототипы (MVP) решений, но не продакшен код и продукты * у вас должен быть исследовательский опыт – custdev, анализ данных, формирование гипотез или хотябы представление об этом. Если из резюме не очевидно – можете развернуть в сопроводительной записке * у вас сильный интерес и опыт в AI-агентах, LLM, вайбкодинге, кейсы, про которые вы можете рассказать * мы рассматриваем Senior уровень – это 5+ лет опыта управления проектам * напишите, пожалуйста, сопроводительное сообщение к отклику: почему именно вы; и чем заинтересовала вакансия. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Чем вам предстоит заниматься: * в целом – отвечать за ваш портфель проектов, его качество, развитие и людей, задействованных в нем * в частности: управлять проектами на стыке data-science и поведенческих исследований * взаимодействовать с командой штатных исследователей, а также привлекать специалистов с рынка * работать с большим уровнем неопределенности – часто к нам приходят с абстрактной идеей и нам понять реальную проблему, способ ее исследовать и имплементировать результаты в бизнес-процесс * создавать интеллектуальную ценность и инсайты для бизнеса – от нас ждут disrupt, чтобы мы удивляли руководство тем, что находим и как превращаем это в преимущество для бизнеса * развивать культуру, процессы, искать точки роста * много взаимодействовать с клиентами, управлять ожиданиями, предлагать идеи и проекты. Требования ### Наши ожидания от вас: * опыт от 5ти лет в роли старшего проджект / продакт менеджера: делали исследования аудитории, кастдевили, строили гипотезы, работали с ИИ, увлеклись психологией и хотите заниматься нестандартными нелинейными проектами и хотите перейти от run-деятельности в change / disrupt * исследовательский опыт – custdev, анализ данных, формирование гипотез * вы - автономный сильный управленец с опытом управления сложными мультидисциплинарными проектами и командами * вы не просто умеете качественно выполнять поставленные задачи, превосходя ожидания, вы также умеете их создавать – общаться с бизнесом, находить боли, придумывать с ними проекты и развивать портфель клиентов * вам не требуется четкое ТЗ и турбулентность в процессе работы вас не пугает * понимание принципов работы с IT-командами (data-science / programming): постановка задач, сроки реализации, особенности коммуникации * опыт управления командами от 4 человек в прямом подчинении * опыт, евангелизм и глубокий интерес к работе с ИИ – вы активно используете все ведущие LLM для разных задач, вы “навайбкодили” хотя бы одно приложение в курсоре или подобных сервисах, вы работали с агентными системами (n8n и др.) * большой уровень собственной энергии и мотивации: мы не будем “ставить задачи”, “четкое ТЗ” и ждать результата по нему, т.к. это для middle-уровня * понимание принципов продуктовой и исследовательской аналитики, статистики, A/B-тестирования: вы должны разбираться в метриках, понимать что такое стат.значимость и как проводить эксперименты * понимание принципов работы discovery-проектов: как формулировать исследовательскую задачу, как работают исследовательские методы (качественные, количественные, аналитические), как правильно формулировать гипотезы и проверить их * сильные soft-skills: умение формулировать мысли понятно для разных аудиторий от С-level до исследователя-психолога, эмпатия, адекватная экстраверсия Будет плюсом: * знание SQL, Python и BI-инструментов (DataLens, Tableau и др.) * опыт работы в технологических, мультидисциплинарных или международных командах * знакомство с работами научного руководителя Курпатова А.В. (книги, youtube) Условия ### Условия: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19, возможен гибрид (1-2 дня в неделю вне офиса) * ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

Location: Москва Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Наша команда реализует поставленные задачи с помощью поведенческих исследований – качественных, количественных, аналитических с использованием больших данных. Под последний тип исследований мы ищем лида направления. Мы ищем человека, который имеет большой опыт в анализе данных, глубокий интерес к поведенческой аналитике и которому хочется делать нестандартные исследовательские проекты для топ-команды Сбера. Нам нужен человек, которому интересно на большом массиве информации находить интересные связи и генерить гипотезы о контексте и поведении клиента. Человек, к которому можно прийти с запросом на интерпретацию того или иного явления в данных, генерацию гипотез по определению нужного параметра или формирование расширенной аналитики по продукту или поведению клиента за требуемый период в связке с новостным контекстом / выпуском продуктов Банка. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Задачи: * разобраться в предметной области и методологии психотипирования, принятой в Лаборатории * проверять гипотезы (совместно с методологами лаборатории), визуализировать результат * выявлять и визуализировать аномалии/экстремумы/особенности данных * получение, подготовка и очистка дата-сета для исследования * документирование разрабатываемых решений (На уровне хранения знаний для синхронизации DS команды) * взаимодействовать с командой, предлагать идеи по развитию проектов. Требования ### Требования: * опыт работы в роли исследователя в данных от 2х лет * знание SQL, Postgres, Python (Pandas, Numpy + Scipy, Matplotlib и т.д.) или R для анализа данных и визуализации * владение и умение разрабатывать мультиагентные системы, навыки работы с LLM: промптинг, пайплайны, контроль качества выводов * опыт статистической обработки результатов AB-тестов, анализа веб-аналитики * опыт работы с системами событийной аналитики * понимание BI-систем * коммуникативные и аналитические навыки * умение и желание полноценно разобраться в задаче, задавать вопросы, предлагать свои решения * умение презентовать результат своей работы для разных целевых аудиторий: коллеги, миддл-менеджмент, топ-менеджмент. Простым языком – способность делать “читаемые” презентации с достаточным количеством, но не переизбыткоминформации. Будет плюсом: * опыт работы с реляционными и неструктурированными СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata * знания в области математической статистики и машинного обучения * нзание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных. Наш технологический стек: * Core / Data: Python, pandas, NumPy, PySpark, SQL, Jupyter * Big Data & Infra: Spark, HDFS, Hive/Spark SQL, Parquet, bash/CLI; оптимизация PySpark (lazy evaluation, кэширование, партиционирование, broadcast join) * ML: scikit-learn, CatBoost, XGBoost, Spark MLlib; классификация, сегментация/кластеризация * оценка & интерпретация: метрики качества, feature importance, SHAP; matplotlib/seaborn для визуализации * LLM (по желанию / в перспективе): API (OpenAI и аналоги), локальные модели (Llama, Mistral), HuggingFace Transformers, промптинг и разметка данных. Условия ### Условия: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19 * ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

•Independently lead and/or perform all data management activities within an assigned study (e.g., study startup, study conduct, study closeout, and reporting). •Serve as the data management SME on multidisciplinary project teams providing specific expertise on timeline development, identification of data management deliverables and resource requirements.

Руководить командой UX-редакторов: планировать загрузку команды, понимать, чем занят каждый редактор, где есть свободный ресурс, а где его не хватает, проводить ревью, помогать в сложных ситуациях, давать обратную связь и развивать людей; Работали и UX-редактором, и лидом и хорошо понимаете редакционные процессы с обеих сторон;

Формировать продуктовое видение и целевое состояние пользовательского опыта на горизонте 1–3 лет. Искать новые продуктовые возможности через исследования, данные, гипотезы и концептуальное проектирование.

Основная задача — конвертировать готовые ML-модели в CoreML, использовать их на устройстве и писать код пред/постобработки данных. Обязанности · Конвертация ML-моделей (TensorFlow, PyTorch и др.) в формат Apple CoreML (.mlmodel).

Location: Москва В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут работать ML-команды. Сейчас нам нужен Software Engineer, который будет превращать записи с роботов и внешние датасеты в понятный, проверяемый и воспроизводимый формат для обучения моделей. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей * стабилизировать основной путь конвертации данных с роботов: единый поддерживаемый процесс, проверяемые результаты, повторяемые запуски и понятные отчеты об ошибках * поддерживать dataset schema, versioning, compatibility checks, validators и manifests * подключать новые источники данных: записи с роботов, внешние датасеты, симуляции, egocentric data, данные тестовых запусков и корректирующих демонстраций * обеспечивать reproducible dataset builds и связь source data -> converted episodes -> filtered dataset -> dataset release -> training run -> benchmark result * создавать validation suite: проверка файлов, video/parquet layout, timestamps, required fields, metadata, annotation status и known historical variants * готовить данные к передаче в обучение так, чтобы ML-команды понимали состав датасета, ограничения, версию и качество * делать надежные CLI/tools, тесты, runbooks и отладочные отчеты для исследователей и инженеров. Требования * сильный Python и опыт разработки batch / data processing pipelines * опыт backend, data engineering или software engineering для внутренних платформ и ML/data workflows * опыт работы с большими файлами, metadata manifests, reproducible builds и validation logic * практический опыт с Linux, Docker, Git, CI/CD и командной строкой * понимание storage и data formats: S3/object storage, network storage, parquet, zarr, hdf5, webdataset, video files или аналогичные форматы * умение разбираться в нестандартных форматах данных и приводить их к строгому контракту * готовность писать поддерживаемый production-like код, а не одноразовые conversion scripts. Будет плюсом: * опыт с LeRobot, RLDS, DROID / Bridge / RT-X-like datasets, ROS bags или robotics trajectories * опыт с Ray, Airflow, Prefect, Kubernetes, SLURM, LSF или другими orchestration / job systems * опыт с W&B, MLflow, Hydra configs, experiment tracking или dataset management systems * понимание computer vision, multimodal data, VLA, imitation learning или robot learning * 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 * офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 * 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.

развивать и сопровождать код подрядчика для управления автопарком роботов; выполнять задачи в рамках backend (Python/Django) и frontend (React/TypeScript);

About the role As Head of Product you own product direction and priorities for the cloud platform: which problems deserve our attention, what success looks like, and what we should stop doing.

What You'll Do Contribute content design to product work, shaping user flows, information architecture, content hierarchy, UX writing, and customer communications across web and native app experiences.

TRM Labs is looking for a Senior Data Researcher to investigate financial crime and publish evidence-based research.

— Negotiate with international bloggers and validate the value of the offer. — Organize and oversee audience interviews, analyze the materials yourself, and prepare conclusions.

Location: Москва В команду Сервисов Мониторинга корпоративных клиентов открыта вакансия Team Lead. В команде вам предстоит работать над разработкой и внедрением AI-агентов в системы мониторинга. Основное направление команды – это ранняя диагностики проблемности корпоративных клиентов и автоматизация десятков бизнес-процессов мониторинга. Мы работаем на фронтире технологий и делаем решения без участия человека. Обязанности * менторство и развитие исследователей данных, мл-инженеров и разработчиков команды * разбор инцидентов, ответственность за бизнес-эффект продукта, расчет финансового эффекта FinAI и защита в департаменте финансов * проведение валидации моделей * построение сквозного мониторинга за работой агентов и моделей в 3 продуктах * выстраивание отношений с новыми заказчиками продуктов, системный дизайн и оценка тредозатрат при подключение новых пользователей. Требования * опыт работы в аналогичной должности от 3-х лет * понимание области NLP (SOTA архитектур моделей, LLM, фреймворки для разработки агентов) * стек: Python/PostgreSql/Spark * понимание основных принципов и алгоритмов классического ML * опыт перевода бизнес-задач в термины ML * навыки написания продакшн-кода на Python * высокая автономность в рабочих задачах. Будет плюсом: * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро 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 * 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.

Synthesia is looking for a Research Scientist Interactive Avatars to develop and evaluate multimodal diffusion models for natural real-time avatar interactions.