Вакансии

Развёртывать и администрировать Kubernetes-кластеры (DropApp/OpenShift): настройка ресурсов, квот. Строить и поддерживать CI/CD-конвейеры (Jenkins + Bitbucket): от сборки Docker-образов до деплоя в prod.

Выбирать стек, библиотеки и веб-фреймворки для Python и JavaScript с учётом требований, ожидаемой нагрузки, потенциального масштабирования проекта и удобства сопровождения. Проектировать frontend и backend: REST API, модели данных, аутентификацию и авторизацию, интеграции.

Runway is looking for a member of the product staff for agents to lead end-to-end development of agent products, improve agent quality, and launch capabilities.

Задачи: — управление набором агентов — проведение обучения агентов — обеспечение соблюдения нормативных требований — контроль производительности сети агентов — организация полевых операций в пределах территории

- Деплоить, обновлять и эксплуатировать сервисы Big Data платформы: HDFS, Ozone S3, Iceberg и др. - Поддерживать пилот: перестраивать работу кластера под тысячи мелких таблиц и файлов.

Frontend-разработчик (TypeScript / React) | FinTech IT Вакансии Ищем Frontend-разработчика с опытом в FinTech, который уверенно работает с TypeScript и React, умеет развивать существующие решения и готов использовать AI-агентов в ежедневной разработке.

-Develop new backend services and maintain existing ones. -Design, develop, and integrate RESTful APIs using FastAPI.

Location: Москва AI-агент управляющего портфелем облигаций: требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML моделей для анализа биржевых стаканов облигаций и на основании этого предлагает оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам AI - позиционер: a. Автоматическая квитовка платежей – требуется автоматизировать процесс сбивки плановых и фактических платежей по информации о платеже и его назначении b. Универсальный тул мониторинга временных рядов – требуется разработать архитектуру для детекции аномалий во временных рядах в потоках платежей в различных системах (НОСТРО, ЛОРО, TFM). Обязанности * сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE * определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком * сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных) * построение моделей по табличным данным * поиск аномалий во временных рядах * построение моделей предсказания временных рядов * классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций * генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных * создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров * адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке * тестирование различных гипотез. Требования * опыт работы Data Scientist от 3х лет * образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны) * глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики * навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти) * понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM) * владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam) * владения pytorch или другими DL фреймворками * практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT) * опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers). Будет плюсом: * понимание работы рынков ценных бумаг или готовность развиваться в этой области: * знание фин. метрик: YTM, duration и т.д. * опыт работы с кривыми доходностей и понимание оценки риска ценных бумаг * понимание концепции парной торговли * практические навыки fine-tuning и инференса LLM * опыт разработки и оптимизация RAG-пайплайнов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный 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.

Location: Москва Команда геймификации — это группа специалистов разных компетенций, которая проектирует, разрабатывает и внедряет игровые и неигровые механики в программу лояльности СберСпасибо (привлечение и удержание клиентов, кросс-продажи, увеличение транзакционной активности). Механики геймификации разрабатываются и выводятся в мобильное приложение банка, партнеров как stand alone продукт, либо как часть core-механики выбора категорий Спасибо. Обязанности * управлять кросс-функциональными проектами  * выявлять и управлять зависимостями между командами, системами и этапами работ * строить прозрачный процесс планирования проекта, отслеживать изменения, корректировать планы при необходимости * при необходимости внедрять и адаптировать гибкие методологии (Scrum, Kanban, гибридные подходы) * строить коммуникации с командами разработки, тим лидами, менеджерами продуктов * помогать команде проходить жизненный цикл преокта от получения требований бизнеса до установки релиза в продакшн * вести проектную документацию: строить планы-графики, дорожные карты * в случае необходимости  проводить дейли/планинг/ретро/статус с продактом * отслеживать метрики команды (lead time, velocity др.) Требования * опыт работы в роли delivery/project manager на ИТ проектах не менее 2 лет * высшее образование * знание жизненного цикла проекта/релиза * умение работать с командой разработки (10 человек) * построение коммуникации без хаоса: настраиваете встреч, статусов, каналов связи под масштаб проекта * уверенная работа с Jira, Confluence Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия * работа в офисе по адресу г. Москва, ст. м. Кутузовская * формат работы: гибрид * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

• Довести до стабильной работы частично готовый конвейер SEO-контента: от сбора требований и фактов о бренде до генерации, проверки статей и сборки сайта; • Создавать автоматизации для команды: парсеры, боты, отчёты, инструменты для сборки сайтов и работы с доменами;

Location: Москва Ищем талантливого тестирвщика в нашу динамичную команду трайба Развитие сервисных технологий в каналах юнита Phygital Сбера. Обязанности *  функциональное тестирование и подготовка автотестов надежных сервисов для противодействия мошенничеству (в рамках Spec-Driven Development подхода) * участие в реализации интеграции сервисов на стыке классических подходов и новейших решений в части AI-технологий * поддержкой и развитием существующих проектов, направленных на повышение надежности системы, * участие в реализация AI агентов. Требования * навык работы с автотестами. * опыт роботы по SDD методологии. * активный пользователь LLM моделей. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный/офисный формат работы * 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 * бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы - команда, создающая **комплексную систему противодействия мошенничеству** и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты **собственной разработки** для: * Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) * Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт * Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений * ·Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу: * AI-решения для глубокого анализа данных * Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы * Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов * Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов * RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями Обязанности * Анализ источников данных * Обеспечение прозрачности и точности в сборе данных, отчетности и визуализации * Внедрение новых интеграций и аналитических методик * Компиляция данных из различных источников * Создание ETL-процессов Требования * Знание SQL: сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов * Опыт создания читабельных Jupyter-ноутбуков * Знакомство с основными аналитическими библиотеками Python (pandas, numpy, scipy, statsmodels, pychart) * Понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей * Опыт работы в GIT **Будет плюсом** * Знания экосистемы Hadoop: HDFS, Spark, Scala * Понимание основ математической статистики и теории вероятностей, умение применять их при решении аналитических задач * Опыт принятия продуктовых решений на основании данных; * Знание базовых ML-подходов и DG (data governance) * Опыт написания технической документации Условия * Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти * Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды * Сплоченную команду, работающую над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать * Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * Стабильную заработную плату и приятный годовой бонус * Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом

Location: Москва Наша цель — улучшать опыт клиента, предупреждая и предиктивно решая его проблемы и возникающие вопросы. Мы работаем с ключевыми продуктами банка и экосистемы Сбера (от дебетовых карт до СберПрайма) и стремимся сделать взаимодействие с банком и компаниями экосистемы простым, удобным и предсказуемым. Наш трайб активно разрабатывает AI-агентов на базе GigaChat для автоматизации клиентского обслуживания, а наша команда помогает с тестированием и оценкой качества внедряемых AI агентов. Обязанности * исследовать причины обращений клиентов: анализировать текстовые данные (NLP), выявлять триггеры и закономерности * строить и анализировать клиентские пути по различным продуктам и каналам, находить узкие места и возможности для улучшения * формировать и проверять гипотезы на основе данных из разных систем (транзакции, кликстрим, коммуникации, обращения) * участвовать в оценке качества работы AI-агентов и других сервисных сценариев, анализируя их влияние на клиентский опыт * готовить, запускать и оценивать A/B тесты в различных каналах: SMS, IVR, мобильное приложение * проводить углублённый анализ воронок, распределений, сегментов, чтобы находить инсайты для бизнеса и предлагать решения. Требования * уверенный SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация) и опыт работы с базами данных * практическое знание Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация) * хорошая математическая подготовка, понимание статистики, опыт проведения A/B-тестов, работы с воронками, сегментацией * умение работать с большими объёмами данных, строить end-to-end анализ: от постановки задачи до выводов. будет плюсом: * опыт с PySpark/Hadoop * базовое понимание ML и NLP * опыт работы с LLM-платформами, опыт написания промптов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская  * офисный 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.

• Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог. • Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.).

• Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог. • Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.).

Кого ищем: руководителя команды с сильным инженерным бэкграундом.

Ищем Frontend-разработчика с опытом в FinTech, который уверенно работает с TypeScript и React, умеет развивать существующие решения и готов использовать AI-агентов в ежедневной разработке. Разработка и поддержка frontend-функциональности на TypeScript и React.

Специалист отвечает за всю инженерию под капотом продукта - какая БД, какой инструмент управления очередями, как организован кеш, как оптимизированы запросы в API, как работают интеграции. Следить за производительностью, предлагать и настраивать решения, рекомендовать стек, настраивать мониторинги и логи.