Вакансии

Location: Москва Наша команда строит Единую агентскую платформу. Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность. В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка. Примеры направлений, которыми мы занимаемся: * SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge; * Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов; * AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов. Ожидаем от кандидата опыт в разработке AI-агентов и LLM-приложений (RAG, чат-боты), а также владение современными инструментами разработчика (agent-driven development). Обязанности * адаптировать код из open-source и от RnD-команд под требования и специфику платформы * проектировать сервисы для агентского окружения с LLM под капотом * подбирать критерии успеха, метрики для оценки качества работы агентов, формировать тестовые корзины для агентов * изучать SotA-решения от лидеров рынка, составлять обзоры. Требования * высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science * опыт от 2 лет в ML, NLP, LLM, AI-агентах * уверенное знание Python, пишете код, который уходит в прод: есты, ревью, код-стайл * английский B2 и выше для чтения статей и документации. Условия * владение современными инструментами разработчика (agent-driven development) * публикации, доклады, open source.

Location: Москва, гибрид, RU; Россия О команде Авито Товары — одна из ключевых вертикалей Авито, которая делает онлайн-покупку товаров простой, безопасной и удобной для миллионов пользователей по всей России. Мы создаём экосистему, где частные лица и бизнес могут продавать и покупать товары с доставкой, получая лучший пользовательский опыт. Какие задачи вас ждут: формировать и реализовывать стратегию кросс-категорийного маркетинга с помощью маркетинговых и продуктовых инструментов, которые подходят для всех категорий Авито Товаров; планировать эксперименты, связанные с метриками и потенциальными факторами роста, и оценивать их эффективность; взаимодействовать с продуктовой командой роста: формулировать и описывать бизнес-требования, участвовать в формировании гипотез; выстраивать межвертикальное взаимодействие: находить синергию между активностями Авито Товаров и других вертикалей; формулировать и реализовывать гипотезы вместе с командами Performance и CRM, чтобы привлекать и удерживать пользователей; взаимодействовать с командами аналитики и финансов: участвовать в формировании маркетинговых бюджетов и их оптимизации. Мы ждём, что вы: имеете не менее 5 лет опыта работы в маркетинге крупных IT-компаний и не менее 1 года — на руководящей позиции с командой от 5 человек; имеете опыт в performance- и CRM-маркетинге; участвовали в разработке продуктов: знаете, как выстроен процесс от идеи до релиза, понимаете процессы продуктовой разработки; знаете основы математики и статистики, умеете говорить с аналитиками на одном языке; понимаете, как строятся P&L и UE для взаимодействия с финансовым департаментом; умеете работать с ожиданиями стейкхолдеров, прозрачно и чётко доносите мысли устно и письменно; владеете английским языком на уровне не ниже Upper-Intermediate: многие документы и презентации — на английском языке. Работа у нас — это: возможность реализовать идеи в продукте с многомиллионной аудиторией; реализация масштабных кейсов с ориентацией на аналитику и метрики; сильная команда маркетинга с разноплановой экспертизой и развитой практикой обмена опытом; поддержка развития и обучения: тестирование новых инструментов и форматов, профильные конференции и курсы; 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: — Развивать методологию финансовой оценки бизнес-инициатив всех направлений бизнеса Группы и превращать её в инструменты для AI-агента. — Проводить аналитику и разрабатывать методологию финансовой оценки. — Проектировать алгоритмы сбора, обработки и анализа данных и реализовывать их на SQL, Python, Pyspark. — Превращать алгоритмы в полноценные инструменты для AI-агента. — Описывать бизнес-требования для автоматизации на внутренних платформах. — Сопровождать разработчиков в процессе автоматизации. — Проверять и принимать готовые решения. — Отвечать за прохождение идеи от методологии и прототипа до работающего инструмента для AI-агента. Требования: — Высшее образование в области экономики, финансов, математики или физики. — Знание экономики и корпоративных финансов. — Знание математической статистики, эконометрики, понимание принципов A/B-тестирования и альтернативных методов оценки эффектов. — Уверенное владение SQL и Python, опыт работы со Spark будет плюсом. — Знание английского языка. — Навыки работы с GenAI решениями. — Опыт работы в сфере финансов, рисков или анализа данных от 0 до 5 лет (junior и middle). — Личностные качества: самостоятельность, системное и критическое мышление, структурность, коммуникабельность, исследовательский интерес, целеустремлённость, умение доводить дело до конца. Условия: — Полная занятость. — Конкурентная заработная плата (финальное значение определяется по итогам собеседований). — ДМС, корпоративное обучение, фитнес. — Перспективы карьерного роста.

Задачи: — Проводить аудиты безопасности ML/LLM-систем, включая инференс-сервисы, RAG-пайплайны, агентов с доступом к инструментам, MCP-серверы, ML-платформу и её артефакты (модели, датасеты, фичестор). — Проводить атаки на системы на базе ИИ, включая прямой и косвенный prompt injection, джейлбрейки, эксфильтрацию системных промптов и данных, злоупотребление tool calling, выход агента за границы разрешённого, отравление данных и моделей, атаки на цепочку поставки (веса, pickle, кастомные операторы, сторонние модели). — Развивать DAST под AI-эндпоинты: создавать харнесс и сканер для LLM-интерфейсов, автоматизированные наборы атак, регрессионное тестирование моделей и защитных механизмов, встраивать проверки в CI/CD. — Проверять эффективность защитных механизмов (гарды входа и выхода, фильтры, лимиты, изоляция инструментов и данных) и формировать обоснованные требования к ним. — Формировать стандарты безопасной разработки AI-сервисов: модели угроз, чек-листы ревью, требования к правам агентов, работе с секретами и изоляции окружений. — Разрабатывать автоматизацию и инструментарий на Python или Go, интегрировать его с существующими системами (ASOC, Jira, CI/CD, SIEM). — Участвовать около 20% времени в проектах команды по безопасности приложений. — Работать в тесном контакте с командами ML-платформы, разработки и инфраструктурной безопасности. Требования: — Знание основных уязвимостей веб-приложений и API (OWASP Top 10) на уровне, достаточном для их обнаружения и объяснения. — Понимание ML-процессов: обучение моделей, валидация, вывод в продакшен, состав ML-пайплайна (данные, обучение, хранение и сериализация весов, реестр моделей, инференс). — Практическое понимание LLM: инференс, RAG, агентные архитектуры, tool calling, опыт работы с API моделей и промпт-инжиниринг. — Знание специфических рисков AI-систем: prompt injection, отравление данных, атаки на цепочку поставки моделей. — Базовое понимание операционных систем, сетей, контейнеров и Kubernetes. — Самостоятельность и готовность работать в области без устоявшихся методологий и создавать их. Будет плюсом: — Опыт в ML-разработке или MLOps. — Опыт с инференс-стеком (Triton, vLLM, TGI), MLflow или Kubeflow, реестрами моделей. — Коммерческий опыт пентестов или аудитов безопасности приложений. — Знакомство с MCP и фреймворками агентных систем (LangGraph, LangChain, CrewAI и аналоги). — Опыт разработки гардов и фильтров для LLM-трафика. — Публичные исследования, CVE, доклады, участие в AI red teaming или в программах bug bounty по LLM. Условия: — Возможность выбора формата работы: гибрид, удалёнка, офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Иннополисе, Новосибирске и других городах России, а также в Казахстане и Беларуси. — Участие в конференциях, митапах, техтоках, хакатонах и конкурсах. — Оплата билетов, дороги и проживания для участия в мероприятиях. — Завтраки в офисе и кофе-поинты для перекуса. — ДМС со стоматологией и льготная медицинская страховка для близких, страхование от несчастных случаев, полис выезжающего за рубеж, онлайн-поддержка психолога. — Курсы по запросу и поддержка в карьерном развитии. — Бесплатные курсы программирования, математики и английского языка для детей сотрудников. — Партнёрские скидочные программы, спортивные клубы, скидки на клубные карты фитнес-сетей, йога в офисе. — Бесплатные курсы Route 256 по Go, QA, C#. — Оплачиваемая стажировка Route Start для начинающих специалистов. — Зарплатные проекты от Ozon Банка и других банков. — Льготная жилищная программа для сотрудников. — Реферальный бонус за рекомендацию друга.

Location: Москва Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code. Обязанности * проектировать и калибровать judge-пайплайны: рубрики, эталонная разметка, согласованность с людьми, борьба с позиционным bias и bias по длине * строить RAG-поиск для дублей и противоречий: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, проверка противоречий на уровне утверждений * делать регресс-тесты знаний: golden set, пороги, прогон на каждое изменение промпта или модели * ловить галлюцинации: извлечение утверждений, привязка к источнику, верификация * дообучать и дистиллировать judge-модели, чтобы снизить цену и задержку без потери качества * собирать мультиагентные пайплайны с guardrails и контролем стоимости прогона. Требования * высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science * 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде * RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений * Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO. И понимание, когда дообучение не нужно * опыт построения и калибровки LLM-as-judge. Знаете, как judge врёт и как это ловить * Guardrails и детекция галлюцинаций * мультиагентные пайплайны: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости * Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл * английский для чтения статей и документации * специфика банка: много контрагетов, с ними нужно иногда коммуницировать. **Будет плюсом** * опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища * графы знаний и онтологии * NLI, извлечение фактов, работа с разметчиками * публикации, доклады, open source. Условия * гибридный формат работы * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * 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.

Location: Москва Мы приглашаем тебя в команду продукта «Cost IT». Продукт «Cost IT» предназначен для автоматического расчета трудозатрат на change-разработку в рамках инициативы. Инструмент формирует рекомендацию объема трудозатрат в ПШЕ на основе факторов сложности разработки и исторических данных Банка и служит единой объективной точкой отсчета при планировании и согласовании ресурсов. Продукт «Cost IT» реализуется на платформе «EPM» и должен обеспечивать: \* Заполнение владельцем продукта описания инициативы, факторов сложности разработки и ответов на уточняющие вопросы; \* Автоматический расчет рекомендуемого объема трудозатрат в ПШЕ с декомпозицией по видам работ; \* Просмотр и интерпретацию результата расчета, включая объяснимый диапазон трудозатрат; \* Использование результата как референсного значения при заведении инициативы и согласовании с УФК. Обязанности \* Проработка технической архитектуры: проработка интеграционных решений, как компоненты продукта взаимодействуют с друг с другом, описание/тестирование API, проработка интеграционных решений с внешними системами/сервисами \* Проработка продуктовых и технических требований: зафиксировать требования, проработать вместе с командой их реализацию, включая фиксацию алгоритмов и разных сценариев использования \* Настройка платформы инструментами nocode/lowcode в соответствии с бизнес-требованиями: реализация и настройка объектов хранения данных, потоков загрузки данных, настройка мэппингов, настройка бизнес-логики и алгоритмов, разработка форм ввода, разработка отчетов \* Разработка технической документации для backend | frontend разработчиков \* Взаимодействие с аналитиками и архитекторами других команд Платформы \* Контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла разработки \* Консультация разработчиков и других участников команды \* Контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла \* Сопровождение в качестве эксперта в тестировании продукта \* Участие в работе с дефектами и инцидентами для устранения технологических проблем в качестве 3-й линии поддержки \* Применение AI + SDD подхода при проектировании и разработке ПО Требования \* Высшее образование: ИТ, Технические специальности, математика \* Опыт работы от 4 лет в роли ведущего системного аналитика fullstack \* Опыт системного анализа и построения программных продуктов \* Понимание особенностей разных типов БД и принципов хранения данных \* Опыт работы и настройки BI-систем \* Опыт работы с Greenplum и ClickHouse (как преимущество) \* Хорошие знания SQL \* Понимание микросервисной архитектуры \* Умение работать с Rest API (Swagger) \* Понимание принципов работы авторизационных решений (RBAC\\ABAC) \* Опыт работы с системами журналирования, аудита и мониторинга \* Опыт работы с системными и бизнес-требованиями \* Ответственность не только за свою часть, но и за продукт в целом \* Проактивную позицию на каждом этапе жизненного цикла продукта \* Знание технических и технологических решений и тенденций развития в области IT \* Коммуникативные и презентационные навыки Условия * формат работы- офис/гибрид, г. Москва, Кутузовский проспект 32 * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа

Location: Новосибирск Команда Сбера приглашает профессионального и амбициозного специалиста на позицию Главного клиентского менеджера по работе с корпоративными клиентами в области недвижимости. Мы ценим инициативность, стремление к развитию и готовность брать на себя ответственность за достижение высоких результатов. Обязанности ### Тебе предстоит: * проводить сбор и предварительный анализ документации, оценивать кредитоспособность клиентов, сопровождать кредитные сделки и обеспечивать их согласование * заниматься бизнес-планированием, формировать отчетность и проводить глубокую аналитику клиентских потребностей * привлекать новых крупных и ключевых клиентов, развивать долгосрочные партнерские отношения * формировать концепцию развития взаимоотношений с корпоративными клиентами крупного бизнеса * планировать развитие бизнеса с каждым клиентом в рамках корпоративного кредитования * участвовать в переговорах и активно продавать банковские продукты как существующим, так и новым клиентам крупнейшего бизнеса. Требования ### Мы ждем, что ты: * имеешь профильное высшее образование (финансы/математика) * разбираешься в финансовом анализе и продуктах банка * понимаешь специфику индустрии недвижимости и строительства * владеешь английским языком на уровне не ниже Pre-Intermediate. * обладаешь успешным опытом продаж корпоративным клиентам не менее 1,5 лет * используешь современные инструменты искусственного интеллекта в своей работе. Условия ### Почему у нас хорошо: * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * официальное оформление с первого дня * корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Location: Москва Мы  в поисках Системного аналитика с навыками дата-анализа в команду продукта «Расходные драйверные модели». Продукт «Расходные драйверные модели» предназначен для автоматического формирования плана и прогноза расходов и охватывает все направления деятельности Банка. На основании интеграции с корпоративным Супермаркетом данных (корпоративный data-lake) осуществляется сбор фактических натуральных, денежных показателей, макропоказателей и формирование сценариев расчета драйверных моделей, которые позволяют управлять уровнем расходов и в последующем передавать результат расчета в другие АС для использования в процессах планирования и прогнозирования. Продукт разрабатывается в рамках общебанковской программы вендорзамещения на базе инструментов внутренней low-code платформы. с Обязанности * Уточнение требований от Бизнес-аналитика и других заинтересованных сторон * Участие в разработке архитектуры решений совместно с архитектором решения * Формализация функциональных и нефункциональных требований * Проектирование API методов * Построение sequence диаграмм * Знание архитектуры данных и их ЖЦ (Транзакционные данные/НСИ; жизненный цикл при использовании данных из Супермаркета/Data lake, понимание принципов материализации/виртуализации данных) * Моделирование и проектирование сложных продуктовых моделей данных (uml, er-диаграмма) * Проектирование асинхронных интеграций (kafka) * Консультация разработчиков и других участников команды * Контроль реализации требований на всех этапах жизненного цикла * Сопровождение в качестве эксперта в тестировании продукта * Участие в работе с дефектами и инцидентами для устранения технологических проблем в качестве 3-й линии поддержки * Наставничество и развитие младших аналитиков Требования * Высшее образование: ИТ, Технические специальности, математика * Опыт работы от 4 лет в роли ведущего системного аналитика * Ответственность не только за свою часть, но и за продукт в целом * Проактивную позицию на каждом этапе жизненного цикла продукта * Знание технических и технологических решений и тенденций развития в области IT * Коммуникативные и презентационные навыки. Условия * формат работы- офис/гибрид, г. Москва, Кутузовский проспект 32 * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа

Location: Москва Мы, команда LoanPricing, прайсим кредиты по справедливой стоимости, чтобы Банк правильно оценивал риски и формировал резервы. Мы используем C# и .net core, PostgreSQL, Kafka, OpenShift, Istio. В нашей системе есть: * прайсинговый движок (оценка fair value финансовых инструментов) * аналитическое хранилище (аналог PostgreSQL) * пользовательский интерфейс (React) * интеграционная обвязка с внутренними сервисами банка Обязанности * cовместно с Product Owner отвечать за результат, участвовать в оценке задач, контролировать качество и сроки выполняемых доработок * развивать продукты и инфраструктуру на платформе .NET Core, в том числе в облачной среде, как Senior-разработчик (до 50% времени): код-ревью, сложные участки, прототипы архитектурных решений * автоматизировать процессы развертывания и мониторинга в облаке: OpenShift, Istio, Kafka * актуализировать solution-архитектуру проекта: декомпозиция модулей, устранение устаревшего кода, повышение отказоустойчивости * формировать стратегию технологического развития системы * взаимодействовать с другими ролями (тестировщики, аналитики, архитекторы и менеджеры) внутри и вне команды * развивать технические навыки членов команды, собеседовать и менторить новичков. Требования * опыт в роли Team Lead от 3х лет в промышленной разработке на C# / .NET * навыки управления delivery-процессом: планирование, преоритизация, контроль исполнения * знание как строить microservices, как делать оркестровку сервисов в облачных средах, * опыт рефакторинга и стабилизации сложных систем * опыт автоматизации инфраструктуры, чтобы все летало в облаках (K8s) * желание углубиться в финансовую математику. **Будет плюсом:** * навык работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе * опыт проектирования или поддержки финансовых / прайсинговых / риск-систем * знание МСФО 9, fair value / amortized cost моделей * опыт работы с высоконадежными системами (финансовый сектор, телеком) * опыт управления распределенной командой. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, * 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 Сбера.

Задачи: — Транслировать знания по курсу "Теория стохастического оптимального управления". — Управлять учебным процессом, методологией и командой семинаристов. — Помогать студентам освоить сложный раздел современной математики.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Команда модерации Авито разрабатывает и поддерживает процессы, которые помогают проверять пользовательский контент. Это сложная система на основе алгоритмов машинного обучения, LLM и ручной проверки. Для пользователей и компании важно, чтобы модерация на всех этапах работала быстро, стабильно и точно. Мы ищем аналитика, которому предстоит развивать методологию оценки качества модерации, разрабатывать новые метрики и подходы, автоматизировать операционные процессы. В этой роли вы сможете вместе с коллегами из смежных функций искать возможности улучшать качество модерации, определять приоритеты работы команды и напрямую влиять на опыт пользователей. Какие задачи вас ждут: развивать систему метрик и инструменты оценки качества автоматической и ручной модерации; участвовать в запуске новых направлений и сценариев модерации; развивать методологию тестирования изменений в алгоритмах проверок, оценивать их влияние на пользователей и контент; автоматизировать сложные операционные процессы и повышать их эффективность; развивать инструкции и сценарии анализа качества для AI-агентов, чтобы аналитики, продакт-менеджеры и DS-инженеры могли самостоятельно решать типовые задачи. Мы ждём, что вы: работали в аналитике данных не менее двух лет; умеете превращать результаты анализа и математических моделей в понятные бизнес-решения; знаете математику и статистику и применяете их для решения продуктовых задач; умеете расставлять приоритеты, планировать и вести комплексные аналитические проекты; уверенно владеете SQL: работаете с большими массивами данных, пишете и оптимизируете сложные запросы, создаёте витрины данных; понятно визуализируете данные, презентуете результаты исследований и даёте рекомендации; умеете объяснять сложное простыми словами и договариваться с коллегами. Работа у нас — это: самостоятельная зона ответственности и участие в продуктовых решениях о проверках и ограничениях контента; обсуждение исследований и подходов, поддержка опытных аналитиков; работа в команде, где аналитики и смежные функции используют AI-агентов, развивают AI-инструменты для самостоятельного анализа и сокращают количество типовых разовых запросов к аналитикам; личный бюджет на обучение: книги, курсы и конференции; возможность работать из офиса или удалённо, в том числе из другой страны; понимание своего влияния на бизнес и продукт; постоянный рост и развитие: живая матрица компетенций, внутреннее и внешнее обучение, программы наставничества, обмен опытом в профессиональных комьюнити; широкий спектр рабочих инструментов: от надёжного и удобного хранилища данных до продвинутых внутренних продуктов; 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.

Развивать и совершенствовать графическую часть игрового проекта. Разрабатывать новые графические решения и улучшать существующие алгоритмы рендеринга.

Location: Москва В связи с развитием бизнеса мы ищем специалиста, который будет отвечать за расчет резервов, анализ рисков и подготовку отчетности. Вы будете работать с большими массивами данных, строить финансовые модели и напрямую влиять на финансовую устойчивость компании Обязанности * **Расчет страховых резервов:** Выполнение расчетов в строгом соответствии с принципами наилучшей оценки и актуальными регуляторными требованиями. Обеспечение достаточности резервов для покрытия будущих обязательств; * **Анализ рисков:** Построение и актуализация моделей денежных потоков. Оценка финансовых последствий наступления различных страховых событий и сценарный анализ для управления рисками; * **Анализ портфеля:** Проведение глубокого анализа убыточности страхового портфеля по различным видам страхования (линиям бизнеса). Выявление трендов, аномалий и подготовка рекомендаций по тарификации и андеррайтингу; * **Подготовка отчетности:** Формирование и предоставление данных для регуляторов, внутренних аудиторов и руководства компании. Подготовка аналитических справок и презентаций. Требования * Высшее образование (математическое, экономическое, финансовое или техническое); * Опыт работы в сфере страхования, актуарных расчетов или финансового анализа от 2-х лет; * Глубокое понимание принципов актуарной математики, теории вероятностей и статистики; * Уверенное владение MS Excel на продвинутом уровне (сводные таблицы, сложные формулы). Опыт работы с SQL и специализированным ПО (например, _Prophet_, _GGY AXIS_, _ResQ_) будет вашим преимуществом; * Умение использовать нейросети в повседневной работе; * Аналитический склад ума, способность работать с большими объемами информации и внимание к деталям. Условия * Гибридный формат работы, современный офис в Москве, м. Проспект Мира по адресу Олимпийский проспект,д.14; * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Location: Москва Мы развиваем GigaChat и ищем сильного руководителя направления online RL в домене STEM (математика, естественные науки, инженерные и технические дисциплины). Это роль для человека, который умеет одновременно развивать методы обучения моделей, глубоко разбираться в предметной области и выстраивать процессы сбора и подготовки данных. Нам нужен не просто менеджер, а сильный технический руководитель, который способен глубоко погружаться в детали, самостоятельно собирать ключевые части решения и доводить идеи до реального роста качества модели. Обязанности * Развивать направление online RL для STEM-задач * Определять, как должно развиваться направление online RL в STEM-домене: какие задачи для нас наиболее важны, как измерять прогресс и что в первую очередь ограничивает рост качества модели. * Вести направление целиком: от постановки гипотез и плана работ до внедрения результатов в регулярный цикл обучения модели. * Принимать решения о приоритетах между развитием методов, сбором данных, инфраструктурой и системой оценки качества. * Разрабатывать и улучшать методы обучения * Развивать подходы post-training и online RL для задач по математике, физике, химии, биологии и другим STEM-дисциплинам. * Продумывать и внедрять способы оценки качества, которые помогают модели лучше решать реальные задачи: строить цепочки рассуждений, находить верные ответы, корректно применять формулы и методы, работать с многошаговыми задачами. * Определять, в каких случаях online RL действительно даёт прирост качества по сравнению с supervised fine-tuning и другими подходами, а в каких — нет. * Проводить эксперименты и разбирать результаты не только на уровне метрик, но и на уровне причин: почему модель стала лучше или хуже, насколько устойчив результат и можно ли его перенести на другие типы задач. * Писать ключевой код и развивать инфраструктуру * Самостоятельно писать и дорабатывать критичные части пайплайнов online RL. * Делать надёжные и воспроизводимые эксперименты: с понятными версиями данных, конфигами, сравнением запусков и контролем деградаций. * Выстраивать связку между моделью, верификаторами, reward-сигналами и обучающими пайплайнами так, чтобы новые идеи можно было быстро проверять и быстро доводить до практического результата. * Оставаться сильным инженером и исследователем, а не только руководителем: при необходимости самому разбирать узкие места в коде, экспериментах и качестве данных. * Строить контур данных для обучения * Организовывать сбор и подготовку данных для online RL в STEM-домене: задачи разной сложности, эталонные решения, формальные и автоматические верификаторы, синтетические и реальные сценарии. * Формировать качественные обучающие выборки с хорошим покрытием по дисциплинам, уровням сложности (от школьных до олимпиадных и университетских задач), типам рассуждений и типовым ошибкам модели. * Встраивать в пайплайны проверки качества: символьную и численную верификацию ответов, проверку промежуточных шагов рассуждений, контроль утечек, удаление дублей, балансировку по сложности и предметным областям. * Делать так, чтобы каждый цикл обучения улучшал не только модель, но и сам процесс: появлялись новые данные, новые сложные примеры, более точные критерии качества и лучшее понимание слабых мест модели. * Руководить сильной технической командой * Руководить командой исследователей и инженеров, задавать высокую планку по качеству решений, скорости работы и глубине проработки. * Помогать команде превращать исследовательские идеи в работающие решения, которые можно встроить в основной цикл обучения. * Удерживать баланс между глубиной исследований, инженерной надёжностью и практическим результатом для модели. Требования * Отличное владение Python и PyTorch. * Практический опыт в LLM post-training: RLHF, online RL или смежных направлениях. * Понимание специфики STEM-домена: формальная верификация ответов, chain-of-thought reasoning, работа с математической нотацией, многошаговые решения, типовые ошибки моделей в рассуждениях. * Умение ставить гипотезы, проектировать эксперименты и принимать решения на основе результатов. * Опыт руководства сильной технической командой. * Готовность лично писать важные части системы руками. Будет плюсом * Сильный математический или естественнонаучный бэкграунд (профильное образование, олимпиадный опыт, публикации). * Опыт построения верификаторов и reward-моделей для задач STEM. * Опыт построения пайплайнов данных, а не только работы с уже готовыми датасетами. * Опыт работы с distributed training или large-scale inference. * Опыт разработки систем оценки качества для LLM (бенчмарки, LLM-as-a-judge, process reward models). * Опыт работы с synthetic data generation, curriculum learning, active data collection. * Понимание современных open-source стеков для обучения и инференса больших языковых моделей. * Публикации, open-source вклад или сильный прикладной research track record. Условия * Сильные и сложные задачи на переднем крае развития русскоязычных LLM. * Большую степень влияния на архитектуру решений, методы обучения и качество итоговой модели. * Команду сильных инженеров и исследователей. * Возможность совмещать управление направлением с глубокой технической работой. * Конкурентную компенсацию, премии и расширенный соцпакет.

Задачи: — организация и контроль работы отдела аналитики — разработка и поддержание системы регулярной отчётности для всех каналов продаж и всех брендов компании — подготовка данных для блока розничных продаж с нужной частотой и глубиной и разработка отчётности с учётом условий программы мотивации — анализ операционной деятельности компании с выявлением закономерностей и выработкой рекомендаций по улучшению процессов — оперативная аналитическая поддержка всех подразделений — отчёты, аналитические записки и презентации для руководства — автоматизация и визуализация отчётности (дашборды, BI-системы) — проектная работа — взаимодействие с ИТ-департаментом, формирование ТЗ на разработку, тестирование решений, участие в совместных проектах — анализ рынка с отслеживанием динамики и изменений в структуре конкурентов — подготовка прогнозов, инсайтов и рекомендаций для руководства и смежных подразделений Требования: — высшее образование по специализации математика, физика, информатика или экономика — опыт работы руководителем отдела или группы от 2–3 лет — отличное владение Excel — сложные формулы, Power Query, Power Pivot — написание SQL-запросов — владение методиками систематизации и анализа информации, опыт обработки массивов данных, в том числе при помощи VBA и других программных средств — навыки построения отчётности и дашбордов в BI-системах будут преимуществом — высокий уровень аналитических способностей, умение выделять главное в большом потоке информации и расставлять приоритеты Условия: — оформление по ТК РФ, официальная заработная плата с выплатой два раза в месяц — оплачиваемый больничный — оплачиваемый отпуск 28 календарных дней — график 5/2 с 09:30 до 18:30 — ДМС, включая стоматологию (условия в зависимости от стажа работы) — корпоративная скидка по программе лояльности в магазинах Zolla, nice&easy и «дармаркеты» в офисе — корпоративные скидки на фитнес — перспективы профессионального и карьерного роста — в офисе — лаундж-зоны, технологичные переговорные, просторные кухни Работа возможна удалённо или в офисе в Москве (БЦ «Кунцево Плаза», 5 минут пешком от м. Молодёжная).

Location: Москва Мы ищем не просто стажера, а будущего эксперта на стыке классической информационной безопасности и защиты искусственного интеллекта. В нашей команде ты не будешь варить кофе. Ты погрузишься в защиту периметра следующего поколения (NGFW), научишься строить «щиты» для языковых моделей (LLM Firewall) и разберешься, как защитить бизнес-данные в эпоху генеративного ИИ. Если ты понимаешь, как работает сеть, интересуешься тем, как «взламывают» нейросети, и хочешь учиться у лучших — тебе к нам. ### Обязанности Защита сетей и NGFW: * Помощь в администрировании NGFW: участие в настройке политик межсетевого экранирования и микросегментации. * Мониторинг сетевых аномалий и первичный анализ трафика уровня L7. * Помощь в интеграции событий ИБ со стеком мониторинга SOC. Эксплуатация LLM Firewall (AI Security): * Тестирование промежуточного слоя (Guardrails) между пользователями и LLM. * Генерация тестовых промптов для проверки на уязвимости (prompt injection, jailbreak). * Анализ ответов моделей на предмет утечек конфиденциальных данных из RAG-контекстов. Защита персональных данных: * Участие в задачах по обезличиванию и псевдонимизации данных (маскирование, декомпозиция). * Помощь в аудите цепочек обработки запросов на соответствие требованиям 152-ФЗ. Мониторинг и документирование: * Анализ алертов от SOC, помощь в расследовании инцидентов ИБ. * Актуализация технической документации: рисование схем потоков данных, ведение реестров конфигураций. * Помощь в проверке резервных копий и планировании обновлений СЗИ. Требования * Образование: Студент старших курсов или недавний выпускник (Информационная безопасность, ИТ, Прикладная математика, Computer Science). * Сети: Уверенное понимание модели OSI и стека TCP/IP, базовое понимание принципов маршрутизации. * AI-бэкграунд: Понимание базовых принципов работы LLM (что такое промпт, контекст, RAG, галлюцинации). Интерес к теме AI Security. * Законодательство: Базовое представление о том, что такое персональные данные и 152-ФЗ (или высокая готовность быстро в этом разобраться). * Soft skills: Внимательность к деталям, аналитический склад ума, умение гуглить и читать техническую документацию на английском языке. ### ### Будет преимуществом * Базовые навыки скриптинга на Python (написание простых парсеров, скриптов для автоматизации рутины). * Опыт работы с open-source LLM или инструментами класса guardrails (LiteLLM, NeMo Guardrails). * Участие в CTF-соревнованиях, хакатонах или наличие pet-проектов на стыке ИБ и AI. * Понимание методологий оценки уязвимостей (CVSS). * Инструментальное владение AI для решения рабочих и учебных задач. Условия * Современный офис в д. Аносино, ул. Университетская, вл. 11 (есть трансфер от м. 1905 года); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

- Сильный системный дизайн: сервисы, API, интеграции, базы данных, распределённые системы и облачная инфраструктура (AWS будет плюсом). - Опыт разработки на Go и готовность быть hands-on на платформенной части (не только проектирование, но и написание кода).

Location: Москва Наша команда занимается внедрением AI в процессы Банка в кооперации с коллегами из Казначейства. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл агента - от сбора требований до внедрения решения в бизнес-процессы. Мы ищем сильного Middle Python-разработчика/AI-Engineer для создания и развития AI-агентов и интеллектуальных сервисов на базе LLM. Обязанности * разработка и вывод в продакшн AI-агентов на базе LLM с использованием LangChain, LangGraph * Формирование и проверка гипотез * интеграция решений с API, базами данных и внутренними сервисами * разработка backend-логики и сервисов под агентские решения * взаимодействие с заказчиками и смежными командами * поддержка и развитие существующих решений, контроль качества данных и результатов работы агентские решений. Требования * релевантный опыт работы от 2 лет (в ML/AI/back-end направлении) * высшее образование по одному из направлений: «Математика», «Физика», «ПМИ», «ПИ», «Мат. методы в экономике». * уверенный Python и опыт написания промышленного кода * знание ООП, структур данных и архитектурных подходов * опыт разработки backend-сервисов и использования API * опыт работы с фреймворками FastAPI / Flask / аналогами * опыт разработки AI-агентов или LLM-приложений, знание LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов * опыт работы с RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant) * опыт с open-source LLM (GigaChat, Llama, Mistral, Qwen и др.) * понимание полного цикла AI-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга. Будет плюсом: * опыт работы с высоконагруженными сервисами, умение оценивать риски и ограничения различных подходов к выполнению задач * навыки работы с git, Jira, Confluence * имеешь понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения). Условия * комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект * гибридный 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.