Вакансии

🌸Build Android features end-to-end - from technical design to production, with real ownership. 🌸Contribute to mobile product development - primarily on Android, with opportunities to collaborate across both Android and iOS.

Location: Москва ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Мы – команда «Редактируемый профиль клиента». Отвечаем за создание и актуализацию профиля клиента во всех основных каналах (на уровне App/Web-приложения и middle-системы с бизнес-логикой). Наше преимущество – интересные задачи с большим количеством интеграций, от работы которых зависит качество профиля клиента и дальнейшая выдача банковских продуктов. Процессы, которые мы разрабатываем: 1. создание и верификация профилей клиентов физ. лиц сотрудником в офисах и вне офиса банка (в т. ч. с использованием ИИ-распознавания); 2. актуализация персональных данных в приложении для сотрудника на планшетах и стационарных рабочих местах; 3. самостоятельная актуализация данных клиентом в мобильном приложении и веб-версии личного кабинета; 4. создание и обновление профиля клиента от 3-го лица (доверенные лица, представители и т.д.); 5. предоставление сервисов для работы с данными профиля другим продуктовым командам; 6. синхронизация персональных данных с государственными сервисами, интеграция с Госуслугами. Обязанности Чем предстоит заниматься \- Поддержка и развитие CI/CD пайплайнов в Jenkins \- Контейнеризация приложений, развитие микросервисной архитектуры \- Участие в настройке и администрировании кластеров Kubernetes \- Реализация доставки приложений по GitOps-модели с помощью ArgoCD \- Управление чартами: создание, обновление и деплой Helm-чартов \- Базовые задачи по Linux-серверам \- Мониторинг базовых метрик \- Взаимодействие с командой разработки. Требования Требования \- Базовые знания Linux \- Понимание устройства сетей (DNS, HTTP/HTTPS, порты) \- Практическое знакомство с Docker \- Опыт написания скриптов автоматизации на ansible, groovy/python \- Уверенная работа с системами сборки на Maven/Gradle \- Базовое знание Kubernetes(must) \- Опыт траблшутинга сервисов на Java и OS Linux \- Понимание DevOps-практик и CI/CD. \- Понимание практики GitOps Условия * офисный формат в Москве (Кутузовский пр, 32) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва, RU; Россия О команде Команда продаж привлекает исполнителей в Авито Услуги, поддерживает и развивает их, помогая получать больше пользы от работы с платформой. Мы понимаем, как работают продукты Авито Услуги, и умеем анализировать их эффективность, адаптируя инструменты под бизнес-задачи клиентов. Сотрудники команды разбираются в специфике рынка каждой категории, знают ключевые тренды и возможности, чтобы формировать стратегию развития исполнителей. Какие задачи вас ждут: привлекать и развивать ключевых клиентов сегмента крупного бизнеса; проводить личные встречи с руководителями компаний и топ-менеджерами, вести телефонные переговоры с представителями клиентов, которые принимают решения или влияют на них; быть стратегическим консультантом для клиентов и экспертом рынка цифровой рекламы; выступать спикером на профильных отраслевых выставках, форумах и мероприятиях; вести кросс-функциональные проекты по улучшению продукта и процессов в рамках развития ключевого сегмента; общаться с клиентами и поддерживать долгосрочное сотрудничество. Мы ждём, что вы: не менее 3 лет работали в B2B-сегменте менеджером по работе с ключевыми клиентами или менеджером по привлечению клиентов; имеете опыт в продажах digital-рекламы; владеете навыками проведения переговоров и презентаций с руководителями компаний, в том числе в формате офлайн- и онлайн-встреч; привлекали клиентов крупного бизнеса и знаете, как выстраивать с ними долгосрочные отношения; умеете анализировать компании, оценивать потенциал клиентов и выстраивать стратегии развития; знаете, как формировать деловые отношения с ключевыми клиентами. Будет здорово, если вы: имеете опыт работы с исполнителями в категории «Хозяйственные, деловые и прочие услуги»; понимаете специфику продвижения услуг для крупного бизнеса. Работа у нас — это: самостоятельное формирование базы ключевых клиентов; возможность сфокусироваться на переговорах и развитии клиентов, делегируя часть операционных задач координатору отдела продаж; развитие бизнеса на рынке с потенциалом привлечения новых клиентов; партнёрские отношения с бизнесом и возможность влиять на продукт; развитая культура обмена опытом и развития: регулярные тренинги, митапы, конференции, наставничество; расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

Задачи: — Обеспечение развертывания нашего программного обеспечения и связанного ПО — Проектирование и реализация компонентов в инструментах автоматизации, расширение и замена текущего кода для обновления с новыми функциями — Внесение идей по улучшению приложений и упрощению их использования — Поддержка развернутых облачных сред Требования: — Четкое понимание основ операционных систем Linux — Опыт системного и сетевого администрирования — Опыт управления физическими серверами HP, Supermicro, IBM — Опыт работы с физическим сетевым оборудованием HP, Cisco, Juniper — Опыт работы с системами хранения данных и/или FibreChannel SAN — Хорошие знания систем виртуализации Linux — Опыт работы с управлением логами и мониторингом — Опыт работы с инструментами автоматизации Ansible или Chef — Знание Git, Python и Shell-script для системных операций — Письменный английский достаточен Будет плюсом: — Опыт работы в ISP, хостинг-провайдере или сетевом операторе — Знание гипервизоров (KVM, Xen, HyperV, VMware) — Опыт работы с облачными платформами OpenStack, GCP, AWS — Опыт работы с Docker, Kubernetes — Опыт работы с дата-центрами — Опыт работы с программно-определяемыми сетями Условия: — Работа над интересным проектом с командой опытных профессионалов — Все условия для быстрого профессионального роста и усложнения задач — Конкурентная заработная плата с регулярным пересмотром — Гибкий график работы с учетом вашего часового пояса — Пятидневная рабочая неделя, 8 часов в день (понедельник-пятница) — Ежедневная практика английского языка в процессе работы — Возможность посещать конференции, митапы и другие профессиональные мероприятия

- Реалізація контент-стратегії бренду в LinkedIn, X (Twitter), TikTok, YouTube Shorts, а також підтримка присутності в Facebook, Instagram та Threads. - Планування контент-календаря та координація його виконання.

- Превращать телеметрию автономного транспорта в данные, удобные для анализа: разрабатывать и запускать Spark-пайплайны, продумывать преобразования и проверки качества. - Подключать новые источники данных: разрабатывать интеграции с различными системами и обеспечивать надёжную загрузку данных в хранилище.

• Погружаться в задачи клиентов и находить возможности для новых проектов, расширять пул заказчиков и развивать партнерскую сеть; • Вести сделки на всех этапах — от первого контакта до подписания контракта;

Location: Нижний Новгород Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Обязанности * извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций * строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд * проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи * генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift. * оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами. Требования * опыт в аналитике данных от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data * свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных * опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализом * знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.) * опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов * самостоятельность, инициативность, аналитический склад ума * умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы * способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач. **Будет большим плюсом:** * опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео) * опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска * опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных * высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин * навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах * навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. **Стек технологий:** Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git Условия * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * выгодная ипотека для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва У нас безграничные возможности горизонтального и вертикального роста. Сбер — это более 60 компаний экосистемы и 14 тысяч подразделений по всей стране. На позиции клиентского менеджера ты будешь привлекать и сопровождать крупнейших клиентов в отрасли торговли. Обязанности * продвигать продукты и услуги Сбера клиентам крупнейшего, крупного и среднего бизнеса * структурировать сделки, готовить материалы и заключения для кредитного комитета * защищать вопросы на кредитном комитете Сбера * формировать отчетность и работать с клиентской аналитикой * участвовать в мониторинге и работать с проблемной задолженностью. Требования * имеешь высшее образование в одном из направлений: финансы, банки, экономика или бухгалтерия * привлекаешь клиентов сегмента крупнейший, крупный или средний бизнес * имеешь опыт успешно реализованных крупных кредитных сделок * обладаешь общетеоретическими и практическими знаниями в части бухгалтерского учета и анализа финансовой-хозяйственной деятельности, налогового учета, ценных бумаг, оценки бизнеса * знаешь действующее законодательство РФ в части вопросов, связанных с кредитованием корпоративных клиентов * умеешь использовать нейросети в повседневной работе. Условия * стабильный оклад и премии по результатам работы * понятные шаги для карьерного роста * поддержка наставника и команды в период адаптации * обучение за счет компании: курсы в Виртуальной школе и Корпоративном университете Сбера * льготные условия кредитования * скидки на продукты Сбера и экосистемы * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * ДМС в лучших клиниках города с первого дня для сотрудников и льготное страхование для близких * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ставки ЦБ.

💎3+ года опыта в разработке B2B- или SaaS-продуктов, которыми пользуются реальные пользователи, Claude Design, Figma Make.

• Проектирование и развитие игровых механик и систем. • Создание и настройка игрового контента.

Задачи: — Анализировать бизнес-процессы: цель, участники, данные, потери времени и критерии улучшения. — Предлагать решения и расставлять приоритеты по пользе для бизнеса. — Создавать ИИ-оргструктуру и агентов с понятными ролями, инструкциями, навыками, памятью и доступами. — Организовывать базы знаний, связывать агентов и сервисы в общую рабочую систему. — Собирать автоматизации для маркетинга и запусков: сбор трендов, анализ конкурентов, подготовка контента для Telegram, подбор рекламных каналов, сайт и бот регистрации на вебинар. — Автоматизировать внутреннюю работу: заявки и следующие шаги по клиентам, учёт участников и оплат, контроль прохождения занятий, сбор результатов для кейсов, дашборды. — Подключать сервисы через MCP и API, настраивать регулярные запуски и облачный сервер. — Проверять решения на реальных сценариях и исправлять ошибки. — Обеспечивать дальнейшую работу: контроль сбоев, восстановление, защиту доступов и короткие инструкции для команды. — Работать быстро: утром задача — к вечеру первая рабочая версия небольшой автоматизации. — Крупные задачи разбивать на этапы с понятным результатом каждого. Требования: — Ежедневно работать в Codex или Claude Code на своём компьютере; владение обоими — преимущество. — Уметь вести разработку через ИИ-агента: ставить задачу, давать контекст, разбивать работу на шаги, проверять код, логику и результат. — Разбираться в ошибках и доводить решение до запуска. — Самостоятельно подключать MCP, API, skills и плагины; уметь настраивать агентов и регулярную работу в Hermes. — Работать с базами знаний и памятью агентов, в том числе в Obsidian. — Иметь опыт создания автоматизаций для реальных рабочих задач и поддержки их после запуска. — Мыслить системно: видеть процесс целиком, связи между персоналом, продажами, финансами и продуктом. — Уметь превращать бизнес-задачу в работающую систему и учитывать её дальнейшее развитие. — Понимать устройство сервера и уметь развернуть и поддерживать решение в облаке. — Самостоятельно осваивать нужные инструменты и доводить задачи до результата. — Преимущество — опыт анализа и улучшения бизнес-процессов с измеримым эффектом. Условия: — 150 000 ₽ в месяц. — Удалённая работа. — Полная занятость. — Практические задачи с результатами, которые сразу используются в NEXTMIND. — Работа рядом с практиками, внедряющими ИИ в компании собственников.

Location: Ижевск В Сбере открыт конкурсный подбор на позицию Начальник отдела зарплатных проектов.  Мы ищем сильного лидера, который сможет не только поддерживать высокий уровень сервиса, но и развивать направление, увеличивая долю рынка и внедряя лучшие практики. Обязанности * выполнять ключевые показатели бизнес-плана, активно привлекая клиентов * анализировать рынок, определять целевые сегменты и территории для развития * наставлять команду, развивать компетенции сотрудников и выстраивать регулярный менеджмент * организовывать и проводить мероприятия для увеличения доли рынка * готовить аналитическую и управленческую отчётность по направлению * вести переговоры, выстраивать долгосрочные отношения с клиентами * обеспечивать кросс-функциональное взаимодействие с другими подразделениями банка. Требования * высшее экономическое образование * управленческий опыт не менее 2-х лет, в подчинении не менее 10 человек * навык выстраивания регулярного менеджмента и развития команды * знание продуктовой линейки банка в части зарплатных проектов и розничных продуктов * отличные коммуникативные навыки, опыт в активных продажах, умение вести сложные переговоры * системное мышление, ориентация на результат * навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский). Условия * комфортные рабочие условия в современном офисе по адресу: г. Ижевск, ул. Пушкинская, 281 * постоянное профессиональное развитие благодаря доступу к образовательным ресурсам Виртуальной школы Сбера и программам обучения в СберУниверситете * полис расширенного медицинского страхования (ДМС) для вас и ваших близких * участие в корпоративной пенсионной программе * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * гибкая ипотека с дисконтом, составляющим ⅓ ключевой ставки Центрального Банка.

-Разработка новых модулей и развитие существующих на Java/Kotlin. -Проведение code review коллегам.

• Формировать QA-стратегию и процессы на всех этапах SDLC. • Управлять и масштабировать QA-команду (Manual, Automation, QA Leads).

In this role, you will work on the development and continuous improvement of Sophea AI, expanding our LLM capabilities across European languages, with a particular focus on Polish. You will be deeply involved in LLM pre-training, training from scratch, fine-tuning, model evaluation, inference optimization, and production-grade ML systems.

Location: Москва Мы развиваем продукт DataQuality - систему мониторинга качества данных, которая в реальном времени следит за потоком событий антифрод-платформы: согласованность полей, заполненность расчетов, стабильность скорингов и агрегатов, статистику срабатывания фрод-правил, пропажу типов событий. Мы ищем аналитика данных, который возьмет на себя две связанные задачи: довести систему алертов до состояния, когда сигналов мало, но каждый по делу, и исследовать связанные с данными обращения пользователей антифрод-платформы, находя в них подсказки о том, что мы еще не умеем мониторить. Это техническая роль. Поток платформы - тысячи событий в секунду, история в Hadoop - миллиарды строк. Поэтому нужно понимать, как Spark исполняет ваш запрос, и уверенно владеть статистикой: пороги алертов выводятся из распределений, а не подбираются на глаз. Роль хорошо подойдет тем, кто работал с ML (обучал и оценивал модели, искал аномалии, следил за дрейфом признаков), но не хочет уходить в Data Science или MLOps. У нас статистика и ML-подходы применяются к прикладной задаче с быстрым результатом: настроенная вами проверка уже завтра ловит реальный инцидент на боевом потоке. Обязанности * разбирать поток срабатываний проверок качества данных, отличая реальную деградацию от шума и ложных сигналов * настраивать проверки так, чтобы снижать долю ложных срабатываний: подбирать пороги по уровням severity, окно агрегации и базовый период на основе распределения метрики за исторический период, а не «на глаз» * копать до первопричины срабатываний: идти в сырые события, поднимать историю, сопоставлять с релизами и инцидентами * оценивать качество алертов: сколько сигналов были ложными и почему (строгий порог, короткое окно, сезонность, редкий тип события) * развивать методы детектирования: проверять статистические и ML-подходы к поиску аномалий и дрейфа на временных рядах и распределениях скорингов, оценивать их на истории инцидентов и предлагать, что включать в продукт * работать с полной историей событий в Hadoop: писать запросы и расчеты на Spark SQL и PySpark так, чтобы они укладывались в ресурсы общего кластера * исследовать обращения, которые пользователи антифрод-платформы пишут в поддержку, и вытаскивать из них реальную проблему с данными * соотносить обращения с текущим покрытием мониторинга: понимать, что уже отлавливается проверками, а где инструмента нет * доводить находку до понятного «полуфабриката»: проблема, подтвержденная на данных, и передавать ее системному аналитику, который оформит из нее требования для команды разработки. Требования * опыт в аналитике данных или Data Science от трех лет, включая работу с потоковыми или near-real-time данными и с большими объемами в Hadoop / Spark * Spark SQL и PySpark на больших объемах - ежедневный инструмент: условия проверок в системе пишутся на Spark SQL. Важно понимать, как запрос исполняется. Нужно уметь прочитать план запроса и оценить его стоимость до запуска: кластер общий, и тяжелый запрос по полной истории мешает всем * SQL уверенно: оконные функции, многошаговые агрегации, джойны с контролем кардинальности, корректная работа с NULL и типами. Понимание, почему запрос деградирует, и чем колоночная СУБД отличается от строчной; опыт с ClickHouse будет плюсом * Python как основной рабочий инструмент, а не эпизодический. Способность быстро написать скрипт, который поднимет историю срабатываний и покажет, какие пороги дают ложные сигналы * теория вероятностей и математическая статистика на уровне уверенного применения: доверительные интервалы, проверка гипотез, ошибки первого и второго рода и тд * прикладная статистика для мониторинга: дрейф распределений (PSI), отклонение среднего и дисперсии от базовой линии, выбросы (z-score / IQR), сезонность; precision / recall применительно к алертам. Меры расхождения распределений и принятые для них пороговые значения, баланс ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний * практический опыт с ML: потребуется понимать метрики качества, как работает переобучение, дрейф признаков и то, как качество данных влияет на модель. Выводить модели в продакшен не потребуется * понимание принципов мониторинга качества данных: типы проверок, уровни severity и то, что за ними стоят разные действия от информирования до инцидента * системный взгляд и исследовательская жилка: видеть картину целиком, не лечить симптом порогом, если корень в источнике данных, и копать до истины Будет плюсом: * понимание работы фрод-правил и скорингов * опыт оптимизации расчетов на Spark * опыт ML-детектирования аномалий и дрейфа данных в промышленном мониторинге (это направление у нас в развитии) * опыт работы в поддержке / эксплуатации: разбор инцидентов, приоритизация обращений * опыт с инструментами контроля качества данных: Great Expectations, Soda, Evidently, Monte Carlo. Отдельно ценим понимание, где их настройки по умолчанию перестают работать на больших объемах * опыт с каталогами данных и lineage: Atlas, DataHub, OpenLineage * опыт работы с ИИ-ассистентами при разборе кода. Условия * комфортный современный офис в Москве, Кутузовский, 32 * график работы – офис * 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 (для Junior позиций) * 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 Сбер

— Создавать и адаптировать видео-креативы для performance-рекламы. — Работать с Claude/AI-агентами: ставить задачи, оценивать результат, давать правки.