Вакансии

▫️Разработка и поддержка партнёрской панели (бэкенд и фронтенд). ▫️Проектирование и разработка REST API на FastAPI и Starlette.

— Mavjud loyihalarni qo‘llab-quvvatlash hamda optimallashtirish. — Arxitektura yechimlarida qatnashish va sifatli kod yozish.

Нужен специалист, который уверенно работает с UE5 C++, понимает архитектуру gameplay-систем и умеет писать решения, которые можно поддерживать, расширять и переиспользовать. • Опыт участия в коммерческих игровых проектах на Unreal Engine 5;

We are looking for a Senior PHP Developer to join our team remotely or from our office in Cyprus.

Опыт коммерческой разработки на Java от 3 лет (в первую очередь ориентируемся на реальные навыки и опыт). Уверенное знание Java 8+ (желательно Java 17/21), понимание принципов ООП, многопоточности и работы JVM.

Задачи • Проводить тест-дизайн и разрабатывать тестовую документацию. • Комплексно проверять функциональность, используя различные подходы, уровни и типы тестирования.

▫️Разработка, тестирование и деплой смарт-контрактов на Rust: свопы, пулы ликвидности, расчёты и комиссии. ▫️Интеграция с криптокошельками: подключение, подпись транзакций, работа с RPC-нодами.

• Опыт работы именно в продуктовых IT-компаниях.

Обязанности: Разработка и реализация креативной стратегии рекламных кампаний с учетом бизнес-целей и позиционирования бренда; Создание креативных концепций, идей и сценариев для рекламных материалов;

Ищем инженера по безопасности ПО от уровня middle, который усилит нашу команду в поиске и устранении уязвимостей. Ключевая задача — настройка и проведение фаззинг‑тестирования с использованием AFL++ и libFuzzer .

Стек: Kotlin, Jetpack Compose, MVVM/MVI, Coroutines + Flow, Dagger/Hilt, Cicerone, REST/GraphQL, Room, KMP/CMP, CI/CD.

Location: Москва Мы развиваем направление на стыке количественных финансов, управления рыночными рисками и агентного ИИ в крупнейшем банке страны. Наша команда создаёт интеллектуальные системы для анализа торговых алгоритмов, моделирования финансовых рынков и поиска оптимального баланса между доходностью и риском. Ищем специалиста, которому интересно самостоятельно исследовать новые подходы, проверять гипотезы и превращать сложные математические идеи в работающие AI-продукты. У нас ты сможешь сочетать quantitative research с разработкой автономных AI-агентов, влиять на технологические решения и решать нетривиальные задачи, от которых напрямую зависит эффективность и устойчивость торговых стратегий Сбера. Обязанности * разработка и развитие AI-агента для анализа изменений в коде торговых алгоритмов: agentic workflows, инструменты, память, маршрутизация и механизмы самопроверки; повышение качества и автономности агента * стохастическое и AI-моделирование финансовых рынков для стресс-тестирования торговых алгоритмов * анализ и оптимизация risk/return торговых алгоритмов, подготовка количественно обоснованных рекомендаций * разработка и внедрение моделей и метрик рыночного риска * экспертная и аналитическая поддержка пользователей риск-моделей. Требования * образование в области точных наук - математика, физика, финансовая математика, численные методы и др. (например, матфак ВШЭ, мех-мат/физфак/вмк МГУ, РЭШ, МФТИ) * практический опыт разработки AI-агентов на Python и LangGraph: stateful-графы, tool calling, контекст и память, planning loops, self-check / self-correction * уверенное владение теорией вероятностей, математической статистикой, стохастическими процессами и дифференциальными уравнениями * умение переводить математические идеи в работающий код (например на Python) * опыт самостоятельного quantitative / ML / AI research: постановка гипотез, моделирование финансовых рынков и временных рядов, работа с рыночными данными, валидация и интерпретация моделей * английский язык на уровне, достаточном для свободного чтения профессиональной литературы и документации. Будет плюсом * профильные сертификаты и курсы в области quantitative finance / risk management: WQU, CQF, FRM, PRM и др * опыт разработки финансовых моделей и торговых алгоритмов * опыт работы с рыночным риском * опыт применения Machine Learning к финансовым данным. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный / 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 * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Опыт администрирования Linux (RedOS / Fedora / CentOS), управление пользователями, контейнеризация (Docker). • Опыт с Yandex Cloud: VPC, Cloud DNS/Certificate Management, Compute/GPU, AI Studio, IAM/Users/Service Accounts.

Задачи Вести и развивать соцсети платформы (контент-план, постинг, вовлечение). Создавать контент: посты, сторис/шортсы, анонсы обновлений, мемы, гайды, конкурсы.

Описание вакансии Sales Manager (B2B Fintech) Ищем первого продажника в команду: человека, который сам выстроит продажи нашего B2B-продукта для международных выплат — от настройки аутрича до первой выплаты клиента. Самостоятельно настраивать и вести аутрич: Apollo или аналоги, прогрев почт, ресерч, запуск email- и LinkedIn-рассылок, аналитика по ним.

Описание вакансии Чем предстоит заниматься Отвечать за производство моушн-креативов для performance-кампаний и руководить этим направлением. Исследовать рынок и формировать креативную стратегию — это главный приоритет роли.

Задачи: — Участие в проектах заказной разработки и пресейлах, включая направление искусственного интеллекта. — Полный цикл аналитических работ: от сбора и формализации требований до функционального тестирования, приёмки и демонстрации решений заказчику. — Ежедневное использование LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналогов) для решения рабочих задач. Требования: 1. Анализ и проектирование — Моделирование бизнес-процессов: BPMN 2.0. — Проектирование систем: UML (диаграммы классов, последовательностей, активности), Use Case. — Сбор требований: User Story, Use Case, техники интервьюирования. — Проектирование баз данных: ER-модели, нормализация, понимание транзакционности. — Прототипирование интерфейсов: Figma (базовая работа с макетами), Miro (схемы, майндмэпы). 2. Работа с данными и API — Уверенное владение SQL (PostgreSQL, MySQL): сложные JOIN, оконные функции, CTE, оптимизация запросов. — Работа с форматами данных: JSON, XML, YAML. — Интеграции: REST API, SOAP. — Понимание принципов работы брокеров сообщений на уровне producer/consumer. — OpenAPI (Swagger): чтение спецификаций, внесение изменений. 3. Инструменты и процессы — Jira: создание и декомпозиция задач, ведение спринтов. — Confluence: оформление ТЗ, архитектурных решений, ведение базы знаний. — Методологии разработки: Agile (Scrum, Kanban), понимание Waterfall. — Git: ветвление, merge/pull requests в GitLab или GitHub. — Postman: коллекции, переменные, скрипты для тестирования API. 4. Искусственный интеллект и векторные данные — Ежедневное применение LLM-ассистентов (YandexGPT, GigaChat и аналоги). — Использование ИИ для написания SQL-запросов, генерации и рефакторинга кода. — Применение LLM для подготовки документации, анализа требований, проектирования API и моделей данных. — Понимание принципов работы векторных баз данных. — Опыт работы с Qdrant, pgvector или аналогами: хранение эмбеддингов, базовый векторный поиск. 5. Личностные качества — Проактивность и самостоятельное доведение задач до результата. — Умение принимать решения при неполных вводных. — Способность быстро погружаться в новую предметную область. — Стрессоустойчивость при сжатых сроках и параллельной загрузке. Дополнительные требования (будет плюсом): 1. Разработка ИИ-решений — LangChain, LangGraph: построение цепочек (chains), агентов и RAG-пайплайнов. — Понимание протоколов MCP (Model Context Protocol) и A2A (Agent-to-Agent). 2. Обработка неструктурированных данных — Интеграция SpeechKit, Whisper или аналогов для распознавания речи. — Работа с Tesseract, Yandex Vision или аналогами для OCR и извлечения данных из документов. 3. Инфраструктура и архитектура — Архитектурное моделирование: C4 Model. — Docker, Kubernetes: понимание YAML-конфигураций, Helm. — Yandex Cloud, AWS: S3/Object Storage, Managed Databases, IAM. — RabbitMQ, Kafka: настройка, топики, партиции, гарантии доставки. 4. Разработка и хранение данных — Python для написания ETL/ELT-скриптов, работы с Pandas и автоматизации. — Опыт построения DWH. — Моделирование данных: Data Vault, Star Schema, Snowflake Schema. — Работа с BI-инструментами.

Опыт коммерческой разработки на Java от 4 лет.