Location: Москва
Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.
Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.
Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.
Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.
Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.
Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!
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
* исследование и разработка новых методов и алгоритмов машинного обучения
* эксперименты в области глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских методов, VAE и других прикладных направлений
* исследование и применение современных NLP-методов: трансформеры, LLM API, LangChain
* анализ данных для проверки исследовательских гипотез
* проектирование и проведение экспериментов, оценка результатов
* подготовка прототипов для тестирования новых подходов
* анализ применимости новых методов к задачам компании
* подготовка предложений по архитектуре моделей и выбору методов
* подготовка отчётов и презентация результатов исследований.
Требования
* опыт работы на позиции Data Scientist / исследователя — от 2 лет, в том числе в исследовательских задачах
* Python — уверенное владение, включая фреймворки для ML и DL: PyTorch, scikit-learn, pandas, numpy
* SQL — составление запросов; опыт работы с PostgreSQL
* глубокое знание классических и современных методов ML
* понимание глубинного обучения, обучения с подкреплением, байесовских подходов, VAE
* опыт проведения исследований: формулирование гипотез, дизайн экспериментов, статистическая оценка
* математическое моделирование, статистика, системный анализ
* опыт экспериментальной работы с NLP-моделями и трансформерами.
Будет плюсом:
* опыт работы с Hugging Face Transformers, LangChain, LLM API
* опыт контейнеризации и запуска экспериментов в Docker
* опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS)
* опыт работы в банковской / финансовой сфере
* навыки работы с генеративными AI-моделями
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
* навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* 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
Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.
Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.
Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.
Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.
Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.
Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!
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
* анализ данных и проверка гипотез для решения бизнес-задач
* определение требований к данным (объём, качество, источники)
* разработка и валидация моделей машинного обучения (ML, статистические методы)
* Feature engineering: подготовка и проектирование признаков
* разработка интерпретируемых моделей и explanation-инструментов (XAI)
* подготовка прототипов моделей для пилотирования и внедрения
* контроль корректности реализации и автоматизации моделей на этапе внедрения
* формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими методами
* визуализация результатов и подготовка презентаций для заказчика
* консультирование заказчика при постановке задач.
Требования
* опыт работы на позиции Data Scientist / аналитика данных — от 2 лет
* Python — уверенное владение, включая основные библиотеки для ML и анализа данных: scikit-learn, pandas, numpy
* SQL — составление запросов средней и высокой сложности; опыт работы с PostgreSQL
* знание классических методов ML (регрессия, классификация, кластеризация, ансамбли)
* опыт feature engineering и подготовки данных для моделей
* понимание принципов валидации моделей и борьбы с переобучением
* опыт подготовки прототипов и передачи моделей в эксплуатацию
* навыки визуализации данных и презентации результатов
* математическое моделирование, статистика, системный анализ
* опыт построения ML-пайплайнов и развертывания моделей (Docker, FastAPI).
Будет плюсом:
* опыт работы с интерпретируемыми моделями (XAI)
* опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS)
* опыт развёртывания и поддержки моделей в production
* опыт работы в банковской / финансовой сфере
* навыки работы с генеративными AI-моделями
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
* навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* 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
Наша команда занимается развитием платформы данных в блоке «Люди и Культура». Мы создаём Data-продукты, которые являются основой для:
Комплексной HR-аналитики — от операционных отчётов до предиктивных исследований;
Углублённых исследований по человеческим ресурсам — анализ удержания, мобильности, эффективности обучения;
ML-моделей продвинутого уровня — прогнозирование оттока, подбор, мотивация, карьерные траектории;
B2E-агента для сотрудников Сбера.
Наши данные помогают принимать осознанные кадровые решения на основе реальных метрик, а не интуиции.
Технологический контекст
Система «Пульс» является единым окном взаимодействия каждого сотрудника Сбер с компанией. Она представляет собой набор систем с микросервисной архитектурой, включающее хранилище данных на ClickHouse, DataLake на S3 и Trino, ETL на Kafka и AirFlow, датакаталог и Semantic Layer.
Основной акцент развития — мультиагентные системы (Multi-agent AI), где данные служат топливом для LLM-агентов, автоматизирующих рутину и помогающих в принятии кадровых решений.
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
* вы станете архитектурным и процессным лидером в области данных для блока «Люди и Культура», отвечая за стратегию, качество и развитие платформенных решений
* стратегия и архитектура данных:
1. разрабатывать и реализовывать стратегию управления данными блока, обеспечивая развитие архитектуры «Пульс»: от слоя сырых данных (Raw) до мастер-витрин (Master)
2. проектировать многослойную архитектуру хранилища, опираясь на методологии
3. определять приоритеты и темпы развития инфраструктуры данных, внедрения современных Data-решений
* управление процессами и качеством:
1. выстраивать процессы управления данными: внедрять дата-контракты, выстраивать ролевую модель
2. утверждать единые правила доступа к информационным ресурсам блока и стандарты обмена данными
3. обеспечивать высокий уровень качества данных (профилирование, валидация, мониторинг) и предотвращать нарушения безопасности
* AI и Инновации (Мультиагентные системы):
1. обеспечивать сопровождение и развитие AI Semantic Layer и графа знаний — основы для контекста LLM и агентов
2. интегрировать искусственный интеллект и машинное обучение в процессы работы с данными (RAG-пайплайны, векторный поиск)
3. определять требования к качеству данных для обучения ML-моделей и работы мультиагентных систем
* регуляторика и лидерство:
1. обеспечивать соответствие обработки данных 152-ФЗ и принципам защиты персональных данных на всех этапах жизненного цикла
2. апробировать общекорпоративные требования на цели блока и согласовывать стратегии с руководством Дивизиона «Исследования и аналитика»
3. консультировать заказчиков и смежные команды по вопросам выбора оптимальных структур данных и формата их передачи.
Требования
* имеете глубокое понимание архитектуры современных хранилищ данных (DWH), озер данных (Data Lake) и принципов построения витрин
* имеете практический опыт проектирования ETL/ELT-процессов (Kafka, Airflow). Вы должны четко понимать разницу между слоями: сырые данные (Raw), детальное хранилище (DDS) и витрины (Marts)
* понимаете концепции Master Data Management (MDM), Data Governance, Data Lineage и Data Catalog. Желателен опыт внедрения или администрирования хотя бы одного из этих инструментов
* знаете и понимаете работу стека Сбера: ClickHouse (OLAP), Trino (распределенные SQL), S3 (DataLake), Kafka (потоки данных)
* имеете опыт работы с графовыми базами данных или понимание Property Graph моделей будет значительным преимуществом
* знаете методологии гибкой разработки (Scrum, Kanban, SAFe) и умеете применять их к data-продуктам и ML-пайплайнам
* знакомы с Domain-Driven Design и экосистемой Сбера
* понимаете принципы работы с персональными данными (152-ФЗ) и имеете опыт аудита или защиты данных
* имеет опыт работы в банковском секторе или финтехе, понимание процессов EWS (Enterprise Web Services)
* обладаете высокой степенью автономности и ответственности за результат
* обладаете системным мышлением: способны видеть не только локальную задачу, но и ее влияние на смежные процессы, интеграции и общую архитектуру банка
* имеете сильные коммуникативные навыки: умеете договариваться со сложными стейкхолдерами, аргументировать свою позицию как бизнесу, так и техническому руководству
* энергичны и инициативны — готовы вести за собой команду и двигать изменения в масштабной корпоративной среде.
Условия
* офисный формат работы, адрес офиса Кутузовский проспект 32
* 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.
Location: Москва
Мы раотаем над продуктом по выявлению сомнительных операций клиентов Банка (ПОД/ФТ).
Разрабатываемая нами система обрабатывает все операции клиентов для выявления подозрительных с точки зрения отмывания денег и принятия ограничительных мер. Процесс включает в себя обработку источников, оценку комплаенс-риска, ручной и автоматический анализ клиентов, регуляторную отчётность. А также большое количество интеграционных взаимодействий между модулями.
Для всех этапов процесса команда готовит витрины данных, поставляет данные потребителям. А также реплицирует результаты обработки клиентов и операций.
Обязанности
### Обязанности
* репликация данных
* внедрение моделей
* построение спец. витрин данных
* пакетное распространение данных.
Требования
### Требования
* знание SQL на уровне написания сложных запросов
* знание Python
* опыт разработки автоматизированных систем от 3 лет
* опыт разбора инцидентов и дефектов на промышленных средах
* развитые коммуникационные навык
* навыки работы в системах управления изменениями и версиями (Jira, Git).
### Будет плюсом
* опыт разработки ETL-процессов
* опыт работы с Big data
* опыт работы с Hadoop, Hive, Spark, HBase
* навыки работы с Linux
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* знание Java
* знание мат. статистики.
Условия
### **Условия**
* офисный формат работы из г. Москва
* годовой бонус и ежегодный пересмотр
* расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
* корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
* офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
* льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
• 5+ лет коммерческого опыта с Python и production-опыт разработки AI-агентов, LLM orchestration и RAG. • Практический опыт с LangGraph / LangMem, Qdrant или аналогами.
Проектирование и управление инфраструктурой AWS (VPC, IAM, EKS/ECS, S3, EventBridge) с использованием Terraform в средах DEV, QA и Production. Создание и поддержка CI/CD-конвейеров и стандартизированного процесса развертывания для команд AI-агентов.
We are hiring a technical customer support person with an owner's mentality. You will own support for QuickMail and Mailflow, our deliverability add-on.
В международную ecom-компанию Internet Revolution требуется CTO , который построит технологическую платформу для масштабирования прибыльного e-commerce-бизнеса на международные рынки. Нужен человек, который спроектирует и построит платформу под бизнес в 10 раз больше текущего масштаба.
Location: Москва
Станьте частью сильной и дружной команды архитекторов кибербезопасности в Компании с одной из наиболее зрелых функций корпоративной архитектуры в стране. Вы будете напрямую участвовать в развитии безопасности ИТ‑ландшафта СБЕРа и компаний Группы. Вы будете формировать и развивать референсные модели и AI‑инструменты для автономизации работы архитекторов СБЕРа и компаний Группы.
Обязанности
* отвечает за автономизацию требований при оценках архитектуры кибербезопасности (КБ) дочерних и зависимых обществ (ДЗО)
* развивает архитектурный портал ДЗО в части КБ: разрабатывает справочники, отчеты и метрики по КБ; реализует подход «Архитектура как код» на базе YAML
* разрабатывает, тестирует и выводит в продуктивный ландшафт ИИ-помощники и ИИ-агенты для автономизации и снижения рутинных задач при работе архитекторов Банка и ДЗО
* разрабатывает и актуализирует референсные (типовые) архитектуры КБ для ДЗО с учетом специфики ДЗО, отраслевых и регуляторных требований
* участвует в оценках ИТ‑ландшафта ДЗО в части архитектуры КБ, формирует заключения и рекомендации
* проводит исследования рынка технологий и продуктов КБ, оценивает их применимость в контексте архитектуры КБ для ДЗО
* предметная область: архитектура кибербезопасности в масштабах Группы Сбер
Требования
* опыт работы в сфере ИТ от 7 лет, из них не менее 5 лет - в области информационной безопасности
* опыт работы в ИТ‑интеграторах или вендорах средств защиты информации (СЗИ)
* опыт разработки/внедрения комплексных решений по информационной безопасности, знание соответствующих решений (КСЗИ)
* опыт реализации проектов по внедрению решений КБ и интеграции их в корпоративную ИТ‑архитектуру (СОИБ, ПОИБ)
* опыт проектирования и внедрения ИИ‑агентов/ассистентов в защищенном корпоративном контуре (RAG, оркестрация агентов, интеграция с внутренними системами и данными)
* практические навыки работы с LLM‑платформами, векторными хранилищами, оценкой качества ответов и безопасностью генерации
* понимание требований к защите данных и комплаенсу при использовании ИИ (маскирование/обезличивание, контроль доступа, аудит, политики использования ИИ)
* уверенное владение подходом DevOps-разработки. Понимание и опыт работы с технологиями и продуктами: YAML/JSON, Git, Jenkins, Bit Bucket, CI/CD
* понимание практик оценки ИТ‑ландшафта и зрелости КБ.
**Ключевые навыки:**
* владение методологиями и стандартами в области информационной безопасности (ГОСТ, ISO 27001, NIST, PCI DSS)
* понимание и опыт работы в области корпоративной архитектуры или архитектуры решений, владение одним из архитектурных фреймворков (TOGAF, DoDAF, Gartner-Meta и т.д.)
* навыки промт‑инжиниринга и проектирования диалоговых сценариев для профессиональных пользователей (архитекторов)
* языки и скриптинг: уверенное владение Python для разработки ИИ‑агентов и автоматизации
* опыт интеграции с корпоративными и локальными LLM‑платформами.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный график (50/50)
* 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
* льготная ипотека в Сбере, подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Мы команда DS Департамент «Занять и сберегать» (Управление искусственного интеллекта и исследования данных), мы умеем быстро и качественно проверять гипотезы, строить ML-модели, консультировать бизнес, проводить A/B-тесты и защищать финансовые результаты. Вас встретит дружная команда, мощные кластеры, много данных и самое главное – интересные, амбициозные и сложные задачи.
Мы разрабатываем и внедряем решения от идеи до вывода в промышленную эксплуатацию, включая исследования источников, построение витрин, разработку моделей и встраивание в существующую инфраструктуру исполнения моделей.
У нас вы сможете поработать с действительно большими данными и внедрить решения масштаба страны, используя самый современный технологический стек.
Обязанности
Ключевые направления, в котором вы будете работать:
* ценообразование
* uplift-моделирование
* задачи ранжирования
* модели склонности
* look-a-like
* response модели
* работа с регрессионными таргетами
* кластерный и факторный анализ.
Требования
* опыт в части ML задач - не менее 1 года
* опыт работы и глубокое понимание классического ML
* продвинутые знания статистики и машинного обучения
* опыт оценки качества результатов (DS и бизнес-валидация)
* опыт проведения A/B-тестов
* хорошие знания Python, SQL, Bash, PySpark.
Будет плюсом:
* опыт работы с Transformers
* успехи в ML-соревнованиях, хакатонов
* навыки работы с генеративными AI-моделями
* 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.
Location: Москва
Ищем системного аналитика в команду поддержки AI Бизнес, внутри интернет-банка для предпринимателей (СберБизнес). Ядро помощника разрабатывается отдельной ядровой командой, а мы обеспечиваем его поддержку и экосистему вокруг него.
Наш Бизнес-помощник — это мультиагентная платформа на базе LLM, RAG, MCP и классических прикладных сервисов, которая берет на себя рутинные банковские операции, помогает подбирать сервисы и подсказает векторы развития бизнеса.
Обязанности
* выявление и согласование требований к платформе мультиагентного взаимодействия и экосистеме вокруг Бизнес-помощника
* подготовка спецификаций API, контрактов интеграций и технической документации
* проработка архитектурных решений в части взаимодействия ядра системы с подключенными агентами
* декомпозиция и постановка задач разработчикам, помощь в подготовке тест-кейсов
* разработка и поддержка компонентов, обеспечивающих работу ядра и интеграции с внешними командами
* выстраивание процессов онбординга агентов из других команд и их последующее сопровождение
* документирование процессов взаимодействия между командами и поддержка актуальности артефактов
* предложения по улучшению платформенных возможностей: self-service, дашборды, автоматизация.
Требования
* опыт описания и моделирования бизнес-процессов с использованием нотаций UML (sequence diagram) или BPMN, формулировки бизнес-требований
* базовые знания SQL (выборка с условиями) и наличие опыта работы с базами данных
* понимание принципов интеграционных взаимодействий (REST, Kafka)
* способность быстро разбираться в сложных технических вопросах и обеспечивать передачу необходимой информации другим участникам команды
* умение структурировать информацию, описывать сложные вещи простым и понятным языком
* опыт применения современных LLM-инструментов.
Будет большим преимуществом:
* опыт проектирования систем с оркестратором или мультиагентных систем
* опыт аккаунт-менеджмента, поддержки разработчиков или вывода продуктов на self-service платформы
* практический опыт настройки мониторинговых панелей (например, Grafana) для отслеживания здоровья агентов и платформенных метрик
* наличие портфолио успешно выведенных на продакшен агентов или ассистентов.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы (2 дня в неделю - работаем из дома)
* 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
* программа ипотеки для сотрудников
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.