Вакансии

Location: Москва Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка. Сейчас мы ищем в команду Senior python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в hr процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.). Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, 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 будете: * анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов * оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов * доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование) * деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг * интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka. Требования ### Мы ожидаем, что вы имеете: * опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код * практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др) * опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать) * опыт оптимизации инференса LLM/NLP-моделей * опыт работы с параллелизмом и асинхронностью * готовность иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab). Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) * 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.

Задачи: — Обрабатывать упоминания и комментарии в соцсетях, на форумах и сайтах отзывов. — Отвечать на негативные, нейтральные и позитивные сообщения. — Работать с негативом и переводить конфликтные ситуации в конструктивный диалог. — Поддерживать позитивный информационный фон и участвовать в обсуждениях. — Работать по готовым сценариям, гайдам и матрицам коммуникации. — Фиксировать результаты работы в Google Таблицах и соблюдать KPI и сроки. Требования: — Уверенное владение Google Таблицами. — Понимание принципов работы социальных сетей. — Готовность к рутинной и системной работе. — Ответственность и ориентация на результат. Будет плюсом: — Опыт в ORM/SERM или модерации. — Опыт в поддержке клиентов и работе с конфликтными ситуациями. — Понимание репутационного менеджмента. — Опыт работы с Brand Analytics. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость. — Зарплата 70 000 - 80 000 рублей в месяц.

Хотим внедрить ИИ в маркетинг клиента. Агент для скоринга и сквозной аналитики — Meta, Google, TikTok, сайт и CRM для оценки качества рекламы.

Команда DWH Лавки работает над хранилищем, которое поддерживает аналитику и ключевые операционные процессы бизнеса. Сейчас развивается направление RT/NRT‑данных для AI‑систем Лавки. Стек технологий: • Python, SQL и YQL • Внутренний Code Driven фреймворк DMP Suite • YT, Greenplum и ClickHouse • Apache Flink / Flink Flow и LogBroker для потоковой обработки • Встроенные инструменты Data Quality, мониторинга и управления ETL‑процессами Задачи: • Развитие поставок данных: проектировать и развивать RT/NRT‑поставки данных для разных сценариев работы продуктовых команд (жизненный цикл заказа, работа сотрудников, складские операции, отслеживание доступности товаров). • Проектирование RT‑данных: помогать системным аналитикам и продуктовым командам проектировать RT‑данные, подбирать источники и способы обработки, определять модель событий, контракты, требования к свежести и качеству данных. • Поиск возможностей по RT‑данным: искать новые способы работы с RT‑данными, разрабатывать универсальные подходы и помогать внутренним заказчикам разобраться, какие задачи можно решить с их помощью. • Инженерные задачи и развитие DWH: исследование процессов и источников данных, запуск решений в промышленную эксплуатацию, контролирование их работы и безопасное развитие DWH с большим графом зависимостей. Требования: • Опыт проектирования и поддержки промышленных RT/NRT‑пайплайнов. • Опыт разработки в крупном DWH или распределённой платформе. • Умение проектировать надёжную обработку событийных данных. • Уверенное владение Python и SQL. Условия: • Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия для предотвращения выгорания. • Другие бонусы доступны по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.

Location: Москва Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа. Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka Обязанности * разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей * реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений * интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами * подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах * разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами * настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki) * совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне. Требования * опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет * глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений * опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API * навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками * базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов. Будет плюсом: * опыт с GraphRAG / LangGraph * знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг) * опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов * 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. Условия * офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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.

Задачи: — Предлагать рисовое печенье небольшим магазинам в своём районе. — Работа до конца ноября. Условия: — 150 ₸ с каждой оплаченной пачки, выплаты каждую неделю. — Пример: 5 новых магазинов в день по 10 пачек = 7 500 ₸ за день. — Свободный график, работа по договору. — Товар и образцы выдаются, ничего вкладывать не нужно — это не сетевой маркетинг. — Магазин платит по QR на счёт ИП, с деньгами вы не работаете. — Подойдёт жителям новых ЖК, студентам, торговым и мерчандайзерам других компаний. — Своя машина — плюс.

Задачи: — Искать точки роста: разбираться, где и почему сценарий работает недостаточно хорошо, формулировать гипотезы, проводить эксперименты и доводить изменения до продакшена. — Развивать систему оценки качества еком-агентов: проектировать автоматизированные eval-пайплайны для оценки качества работы агентов. — Работать с данными и моделями: собирать датасеты, разбираться в логах, решать проблемы качества данных, использовать классические ML-модели, LLM, VLM и другие методы. — Развивать аналитическую систему: поддерживать систему данных, на которой строится аналитика еком-агентов, включая витрины, метрики и документацию. Требования: — Уверенное владение Python и SQL. — Опыт работы с большими объёмами событийных данных и логами. — Опыт работы с пайплайнами обработки данных и инструментами оркестрации. — Понимание принципов работы LLM-систем, AI-агентов и классического ML. Условия: — Гибридный формат работы (офис и удалёнка). — Дополнительные бонусы и комьюнити внутри компании Яндекс.

Задачи: — создание AI-агентов для автоматизации кредитного процесса; — интеграция AI-агентов в продукт; — улучшение качества и надёжности работы AI-агентов. Требования: — от 4 лет опыта продуктовой backend- или fullstack-разработки; — опыт разработки сервисов, бизнес-логики, API, работы с реляционными БД и интеграциями; — опыт работы с Docker, Kubernetes, Git, автотестами и CI/CD; — самостоятельно созданные и запущенные AI-агенты; — опыт работы с агентными фреймворками, мультиагентными системами, tools и function calling; — умение повышать надёжность агентов: трейсинг, evals, отладка и обработка ошибок; — опыт работы через AI-инструменты и выстраивания AI SDLC; — опыт разработки AI-интерфейсов, авторизации и стриминга будет плюсом. Условия: — формат: полностью удалённо, полный рабочий день; — долгосрочное сотрудничество с перспективой роста внутри проекта.

Задачи: — Внедрение ИИ-агента первой линии поддержки за 8 недель. — Агент отвечает клиентам 24/7 по базе знаний, квалифицирует обращения и передает лиды в Bitrix24. — Агент заносит серьёзные обращения в amoCRM как сделки. — Внедрение включает диагностику обращений, создание базы знаний (прайс, FAQ, тон, границы), запуск агента в Telegram с использованием VPS и Claude Code. — Тестирование точности на реальных вопросах. — Интеграция с CRM: сделка, заметка и задача менеджеру в amoCRM/Bitrix24. — Обеспечение соблюдения 152-ФЗ и защита от неадекватных запросов (например, "дай скидку 90%"). — Запуск на живых клиентах и замер результатов. Кому будет полезно: — Онлайн-школы, клиники, сервисы, недвижимость, посуточная аренда и другие бизнесы, у которых клиенты пишут вечером и в выходные. — Продакты, маркетологи и внедренцы, желающие продавать услугу внедрения ИИ-агента с первым кейсом и цифрами. Условия: — Старт 24 сентября в 20:00 мск. — Живые занятия в Zoom и общение между созвонами. Описание: — Клиенты часто пишут в нерабочее время, и отсутствие ответов приводит к потерям продаж. — ИИ-агент решает эту проблему, отвечая круглосуточно и квалифицируя лиды. — В диалоге с клиентом может подключаться живой менеджер при необходимости. — Внедрение происходит поэтапно с замерами до и после, обеспечивая эффективность.

Задачи: - создание AI-агентов для автоматизации кредитного процесса; - интеграция AI-агентов в продукт; - улучшение качества и надёжности работы AI-агентов. Требования: - от 4 лет опыта продуктовой backend- или fullstack-разработки; - опыт разработки сервисов, бизнес-логики, API, работы с реляционными БД и интеграциями; - опыт работы с Docker, Kubernetes, Git, автотестами и CI/CD; - самостоятельно созданные и запущенные AI-агенты; - опыт работы с агентными фреймворками, мультиагентными системами, tools и function calling; - умение повышать надёжность агентов: трейсинг, evals, отладка и обработка ошибок; - опыт работы через AI-инструменты и выстраивания AI SDLC; - опыт разработки AI-интерфейсов, авторизации и стриминга будет плюсом. Условия: - формат: полностью удалённо, полный рабочий день; - долгосрочное сотрудничество с перспективой роста внутри проекта.

Задачи: — Принимать и обрабатывать бронирования — Консультировать гостей по номерам, тарифам и услугам — Работать в гостиничной системе — Взаимодействовать с Reception и отделом продаж Требования: — Опыт работы с Clock PMS — обязателен — Свободное владение узбекским, русским и английским языками — Возраст: 20–35 лет — Рассматриваем мужчин и женщин — Вежливость, грамотная речь и стрессоустойчивость Условия: — График: 6/1, 09:00–18:00 — Официальное трудоустройство — Бесплатное 2-разовое питание

Задачи: — Посещать торговые точки по своему маршруту — Выполнять план продаж — Работать с клиентами и развивать продажи на закреплённой территории Требования: — Опыт работы торговым агентом — Возраст 18-30 лет — Знание узбекского и русского языков — Активность, ответственность и дисциплинированность Условия: — График 6/1, с 09:00 до 17:00 — Зарплата от 4 000 000 до 12 000 000 сум Контакт для отклика: +998 90 905 64 14

Описание проекта Информационно-аналитическая веб-платформа для профессиональных участников финансового рынка (биржевые данные, аналитика, новости). Микросервисная архитектура, высокая цена ошибки в данных. Перестраиваем разработку под модель, где большую часть кода пишут AI-агенты, а инженер — постановщик задач, архитектор и контролёр качества. Задачи: — закрывать несколько ролей: системный анализ → проектирование → реализация → базовое QA → вывод в прод — постановка задач с проверяемым результатом — декомпозиция фичи: что делаем сами, что отдаём агенту, что согласуем — лидирование разработки: планирование, код-ревью, менторинг — end-to-end ownership: фича от идеи до прода Требования: — backend-разработка от 5 лет, из них часть на Python — писать надо будет на Python — микросервисы, понимание их слабых мест — SQL, проектирование реляционных БД; PostgreSQL, MongoDB — паттерны (Repository, Service, Unit of Work), DDD, CQRS — Docker, Kubernetes (основы), CI/CD (GitLab CI), мониторинг (Prometheus, Grafana, ELK) — работа с нечёткими требованиями: user stories, критерии приёмки, ТЗ — опыт с AI-ассистентами (Claude Code, Cursor, Copilot): делегация задач, инженерия контекста, критическая верификация результата — лидирование разработки от 2 лет — быстрая обучаемость, системное мышление, самостоятельность — готовность совмещать роли и работать в высоком темпе — в резюме до отклика обязательно указать опыт с задачами СА и AI-инструментами (что, для чего, результат) Будет плюсом: — REST API (CRUD, пагинация), обратносовместимые API — Kafka, RabbitMQ, потоковая обработка ETL, Apache Airflow — PostgreSQL FTS, ElasticSearch, WebSocket — OAuth/OpenID, Keycloak, RBAC/ABAC — Yandex Cloud, Golang, Django — опыт с финансовыми/биржевыми данными Условия: — грейд: Senior — загрузка: 100% — срок подключения: до конца года с продлением — отпуск: не ранее чем через полгода

В Ozon Tech формируют команду, которая будет отвечать за платформу для AI-агентов. Цель — создать инфраструктуру, на которой разработчики смогут быстро собирать и запускать агентские системы. Ищут Senior-разработчиков. Приоритет отдаётся Go, но интервью можно пройти на любом языке программирования. Если Go не основной язык кандидата, будет возможность освоить его после выхода проекта при поддержке команды.

В Ozon Tech формируется команда для создания платформы разработки агентских систем, включая инструменты, SDK и оркестрацию для AI-агентов. Требуется Senior-разработчик. Язык программирования не ограничен, но предпочтение отдается Go. Техническое интервью можно пройти на любом стеке. Если кандидат ранее не работал с Go, это не является препятствием — команда поможет освоить язык и перейти на новый стек.

Требуется специалист на вакансию Независимый торговый агент (B2B брокер FMCG). Требуемые навыки: управление проектами, ведение переговоров, управление людьми, развитие бизнеса, презентации, оптимизация бизнес-процессов, стратегическое планирование, планирование, мониторинг и анализ рынка, стратегическое управление. Неполный рабочий день. Можно удалённо.

Описание проекта: Информационно-аналитическая веб-платформа для профессиональных участников финансового рынка (биржевые данные, аналитика, новости). Микросервисная архитектура, высокая цена ошибки в данных. Перестраиваем разработку под модель, где большую часть кода пишут AI-агенты, а инженер — постановщик задач, архитектор и контролёр качества. Ищем сильного инженера, готового закрывать несколько ролей: системный анализ → проектирование → реализация → базовое QA → вывод в прод. Обязательные требования: — Backend-разработка от 5 лет, из них часть на Python. Писать надо будет на Python — Микросервисы, понимание их слабых мест — SQL, проектирование реляционных БД; PostgreSQL, MongoDB — Паттерны (Repository, Service, Unit of Work), DDD, CQRS — Docker, Kubernetes (основы), CI/CD (GitLab CI), мониторинг (Prometheus, Grafana, ELK) — Работа с нечёткими требованиями: user stories, критерии приёмки, ТЗ — Декомпозиция фичи: что делаем сами, что отдаём агенту, что согласуем — Постановка задач с проверяемым результатом — ОПЫТ С ЗАДАЧАМИ СА — ОБЯЗАТЕЛЬНО В РЕЗЮМЕ ДО ОТКЛИКА — Опыт с AI-ассистентами (Claude Code, Cursor, Copilot): делегация задач, инженерия контекста, критическая верификация результата — ОПЫТ С AI-ИНСТРУМЕНТАМИ (ЧТО, ДЛЯ ЧЕГО, РЕЗУЛЬТАТ) — ОБЯЗАТЕЛЬНО В РЕЗЮМЕ — Лидирование разработки от 2 лет: планирование, код-ревью, менторинг — End-to-end ownership: фича от идеи до прода — Быстрая обучаемость, системное мышление, самостоятельность — Готовность совмещать роли и работать в высоком темпе Будет плюсом: — REST API (CRUD, пагинация), обратносовместимые API — Kafka, RabbitMQ, потоковая обработка — ETL, Apache Airflow — PostgreSQL FTS, ElasticSearch, WebSocket — OAuth/OpenID, Keycloak, RBAC/ABAC — Yandex Cloud, Golang, Django — Опыт с финансовыми/биржевыми данными

Задачи: — разработка LLM агентов — создание логики работы и взаимодействия агентов — дообучение NLP моделей — создание RAG систем — вывод и сопровождение моделей — написание API для выводимых моделей. Требования: — знания в области математики, data science — владение Python (pandas, numpy, torch, fastapi, langchain, etc) — знание SQL, spark — приветствуется опыт работы с git, docker — опыт работы с NLP пайплайнами. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – офис/гибрид — 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.