Вакансии

— Уточнять спецификацию вместе с аналитиком и переводить ее в технический дизайн и план реализации (spec-driven development). — Проектировать прикладную архитектуру: компоненты, API, модель данных, интеграции, безопасность, логирование.

• С первого дня вести текущие кампании: масштабировать успешные, отключать неэффективные, контролировать ROAS и payback. • Автоматизировать запуск кампаний, тестирование креативов, бюджеты, оптимизацию и отчётность.

Remote · EMEA / Americas Full-time/part-time Competitive base + bonus The role You'll own hiring end to end, from knowing where the strong people are to getting them to say yes. You start hands-on, and as hiring grows, you build your own team and lead it as Head of Recruitment.

- Сегодня у нас несколько технических направлений с отдельными руководителями: мобильное приложение с ИИ-компаньоном, платформа умных номеров (автоматика, велнес-оборудование, гостиничные системы), интеграции с носимыми устройствами, озеро данных. - Опыт в Яндексе или сопоставимой компании;

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности * разработка моделей для автоматизации и оптимизации кредитных процессов * сбор, анализ и подготовка данных для моделирования * написание поддерживаемого, читаемого кода; участие в обсуждениях технических подходов * помощь в опромышливании результатов исследований * презентация результатов исследований бизнес-заказчиками. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * в области компьютерных наук, математики или другой релевантной области * знания в области теории вероятностей и математической статистики * отличные навыки программирования на Python, SQL. * знание библиотек Numpy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers, Pytorch * опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек, NLP, DL). **Будет плюсом:** опыт работы с LLM, c большими данными (PySpark). Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности * разработка моделей ценообразования и расчета риск-метрик для финансовых инструментов, а также подходов к управлению рыночными рисками * развитие передовых методов ИИ для финансов: генеративное моделирование мультимодальных данных (диффузия, VAE, LLM и др.), обучение с подкреплением * обозревать статьи и придумывать новые SoTA подходы для решения банковских задач на финансовых данных. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства, образование с математическим уклоном * понимание финансовой математики: знания в области теории вероятностей и случайных процессов, математической статистики и эконометрики * свободное владение Python (NumPy, Pandas, PyTorch) * базовые знание ML/DL * знание классических методов ML, Deep Learning * знание современных генеративных моделей / RL-алгоритмы * знание архитектуры и принципов LLM. Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы занимаемся разработкой группы АС, обеспечивающих процессы Campaigning (персонализированная реклама) для физических лиц. Наше решение работает с петабайтами данных, миллиардами предложений, NRT-потоками с latency в десятки миллисекунд под нагрузкой в 10+ тысяч событий в секунду. Если ты умеешь связывать бизнес-стратегию с архитектурой, управлять развитием сложного ИТ-ландшафта и договариваться с командами — приходи! Нам нужен архитектор, который не только рисует стрелки, но и знает, что случится, когда одна из них перестанет работать. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, 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 * проработка бизнес-инициатив, согласование архитектурных требований и приоритетов с заказчиками и командами * формирование целевой и стратегической архитектуры Campaigning, дорожной карты перехода - чтобы целевая архитектура не оставалась вечной целью * управление ИТ-ландшафтом, межкомандными зависимостями и технологическим долгом * развитие архитектурных стандартов, ревью solution-решений, согласование исключений и архитектурная приемка * оценка технологий и решений по бизнес-эффекту, стоимости владения и рискам * контроль требований к нагрузке, надежности, доступности и безопасности * актуализация архитектуры в МЕТА и развитие архитектурной практики команд. Требования * опыт в ИТ от 7 лет, включая от 3 лет управления архитектурой функциональной области или крупного ИТ-ландшафта * опыт разработки целевой архитектуры и дорожных карт, сопровождения межкомандных изменений до внедрения * умение связывать бизнес-возможности с приложениями, данными и технологиями * понимание TOGAF, BIAN, Zachman и ITIL * опыт архитектурного управления: стандарты, ревью, решения, исключения и технологический долг * опыт проектирования и оценки solution-архитектуры: декомпозиция, интеграции, модели данных, HLD и выбор стека * понимание распределенных систем: Kafka, REST/RPC, события, шардирование, согласованность данных и отказоустойчивость - без микросервисов ради микросервисов * понимание ML/AI * практический опыт написания кода приложений * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовский проспект * формат работы – гибрид * 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.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности \- разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как langchain/langgraph \- адаптация и обучение LLM Сбера с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO) \- применение RL подхода для улучшения reasoning способностей модели. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * знание статистики и ML/DL алгоритмов * знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas) * понимание как устроен современный NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели и тд) * опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров) * опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) * знание классических алгоритмов (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево) * уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Наша команда занимается оценкой и управлением модельных рисков различных AI-решений Банка. Наши сотрудники участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения, AI-агентов и оптимизации их применения в бизнес-процессах Сбера. Мы создаем инструменты для мониторинга, управления и снижения модельного риска по всем бизнес-направлениям. Открытая вакансия находится на стыке DS и дата-аналитики, успешный кандидат значительно расширит кругозор в части того, какие ML-модели и AI-агенты работают в ПРОМ процессах и как влияют на бизнес Банка. _Мы:_ * _мониторим и валидируем все значимые ML-модели и AI-агентов Сбера, влияющих на финансовый результат. Мониторинг/валидация - всесторонняя проверка модели, включая попытки по автоматическому построению лучшего альтернативного AI-решения, челлендж подхода._ * _разрабатываем и автоматизируем методы для мониторинга/валидации Ai-решений различных классов_ * _строим систему отчетности для управления модельным риском._ Обязанности * разбираться в результатах работы различных ML-моделей и AI-агентов, анализировать влияние моделей на бизнес-процессы Банка, искать возможные ошибки и проблемы в моделях * разбираться в структуре различных моделей, тестировать корректность AI-решений, челленджить подход разработчика, разрабатывать альтернативные алгоритмы (внутренний Kaggle), оценивать применимость подхода с учетом имеющихся норм и макроэкономической конъюнктуры * исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию * автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга * разрабатывать и автоматизировать подходы по нахождению ошибок в коде внедрения моделей и минимизации возникновения инцидентов операционного риска. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * знание машинного обучения и статистического анализа * знание мат. статистики, алгоритмов, структур данных * опыт работы с LLM и агентными системами через API * знание Python и основных библиотек анализа данных * знание SQL, навыки работы с базами данных * опыт работы в рисках, знание основ управления рисками в Банке * коммуникабельность, умение эффективно вести переговорный процесс с подразделениями Банка * большой плюс: опыт работы с регуляторными моделями Basel * большой плюс: опыт модельной аналитики и управления модельным стэком в бизнес-процессе * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 20 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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

Требования: — Опыт с Asterisk / VoIP от 2 лет. — Уверенный практический опыт с Asterisk + SIP + Linux. — Опыт самостоятельного развёртывания Asterisk на Linux-сервере. — Опыт настройки dialplan, SIP-транков, SIP-агентов и маршрутизации. — Опыт подключения внешних SIP-провайдеров. — Понимание SIP, RTP, NAT, кодеков и маршрутизации звонков. — Опыт самостоятельной диагностики проблем с телефонией. — Опыт с ARI или AMI. — Опыт интеграции Asterisk с backend / CRM. — Опыт с MariaDB / MySQL и CDR. — Понимание безопасности VoIP-инфраструктуры: firewall, fail2ban, защита от атак. — Опыт с инструментами мониторинга. — Redis, Nginx, Grafana / Heplify-преимущество. — Важно уметь не только развернуть телефонию, но и дальше самостоятельно её поддерживать и решать проблемы. Локация: Грузия, Азербайджан, Армения, Узбекистан, Молдова.

-Уточнять задачу до старта (поиск рисков и скрытых допущений). -Писать спецификации — технический контракт для реализации.

Location: Москва Мы — команда ПКАП AEF, развивающая платформу данных внутри AEF (Agent Execution Framework — среды исполнения и управления AI-агентами в контуре банка), которая получает и обрабатывает трейсы работы агентов, формирует витрины для мониторинга, оценки качества и развития AI-агентов, а также для команд разработки, аналитики и внутренних потребителей Банка. Ищем инженера данных, умеющего доводить решения до промышленной эксплуатации и готового отвечать за их работу после запуска. Обязанности * разрабатывать и выводить в ПРОМ витрины на SQL, Spark, Scala. * разрабатывать сервисы для обработки и поставки данных. * готовить данные для исследований в лабораторном контуре: работать с трейсами, техническими показателями и метриками AI-агентов. * сопровождать витрины: анализировать логи и метрики, находить причины сбоев, устранять их и предотвращать повторение. * разрабатывать проверки качества данных и тестировать расчёты * поддерживать техническую документацию и базу знаний, консультировать внутренние команды по составу и использованию данных. Требования * опыт в data engineering от 3х лет * практический опыт разработки на PySpark или Spark * опыт разработки на Python или Scala * уверенное знание SQL (сложные запросы, оптимизация) * практический опыт работы с Hadoop, включая HDFS, YARN и Hive. * понимание устройства хранилищ данных, принципов построения витрин и организации потоков данных от источника до потребителя. * опыт вывода расчётов или сервисов в промышленную среду: Git, CI/CD, тестирование, диагностика сбоев по логам и метрикам. * знание и регулярное использование LLM-инструментов для инженерных задач. Важно уметь оценивать их ответы и самостоятельно отвечать за качество итогового решения. Условия * комфортный, современный офис м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, 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 * льготная ипотека для каждого сотрудника * бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. * корпоративная пенсионная программа * отсутствие строгого дресс-кода.

Location: Москва В кластере мониторинга корпоративного портфеля Блока "Риски" открыта вакансия Senior DS (LLM & AI Agents). Ищем специалиста, способного проектировать эффективные LLM-решения для мониторинга кредитных рисков средних и крупных компаний в портфеле Сбера, формулировать и тестировать гипотезы их улучшения, разработать систему модельных и бизнес-метрик, писать код для внедрения в промышленный процесс. Обязанности * разработка мультиагентной системы мониторинга корпоративных клиентов * построение llm evals suite для контроля качества работы системы * построение RAG: сбор данных, настройка hybrid search, reranking * интеграция с другими агентами (A2A) и сервисами. Требования * опыт разработки и внедрения LLM-based решений и AI-агентов: от прототипирования до промышленной эксплуатации * опыт разработки в фреймворках: LangChain, LangGraph * опыт решения прикладных задач с использованием RAG, tool calling, structured output, multi-step reasoning и agentic workflows, включая интеграцию с корпоративными данными и сервисами * опыт применения асинхронного и многопоточного программирования (aiohttp, asyncio, multiprocessing) * знание классического ML (scikit-learn, pandas, scipy), основ математической статистики * владение git, SQL, bash. **Будет плюсом**: * опыт работы в финансовых организация и знание доменной области (кредитные риски) * опыт работы с Kubernetes, понимание принципов MLOps и CI/CD. 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: Хабаровск Platform V – облачная цифровая платформа для разработки бизнес-решений enterprise-уровня Мы - молодая команда, занимаемся администрированием микросервисной архитектуры, поддержкой и решениями на базе Kubernetes (K8S)/OpenShift на уровне сервисного слоя. Отвечаем за создание продукта выдачи инструментов для Platform V. Наш стек проекта: Kubernetes (K8S)/OpenShift, Linux, AltLinux, Docker, Jira, Jenkins, bitbucket, terraform, ArgoCD Обязанности * автоматизировать процессы установки и подготовки сред (от нарезки виртуальных машин до разворота СПО) * проводить дебаг и разбор возникших проблем у клиентов в ходе работы, исключая сам процесс установки приложений * развертывать инфраструктуру для стендов системного и нагрузочного тестирования * оптимизировать уже работающие процессы * искать решения по импортозамещению. Требования * опыт администрирования Linux (RHEL, CentOS - предпочтительнее) / AltLinux, опыт работы Kubernetes (K8S)/OpenShift от 1 года * знаешь, что такое Ingress, egress, servicemash, controlplane * знаешь, что такое Docker и имеешь опыт создания собственных контейнеров * уверенно пишешь автоматизацию на ansible / terraform * опыт настройки prometheus / grafana * опыт работы с системами контроля версий (Gitlab, bitbucket). Будет плюсом: * опыт работы с ArgoCD * 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-агентовинструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * комфортный современный офис по адресу: ул. Краснореченская 111В * график работы 5/2 с 9.00 до 18.00 * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * 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 ищем аналитика в команду мотивации корпоративного блока Сбера. Наша команда отвечает за полный цикл мотивационных программ от генерации идеи и проектирования механики до коммуникации с территориальными банками расчёта премий и оценки эффективности запущенных проектов. Обязанности * разработка и проверка гипотез новых методик мотивации и расчёта премиального вознаграждения sql excel * построение моделей расходов на выплату премий с учётом внешних ограничений * проведение исследований и тестирование гипотез на больших массивах данных с обязательным пониманием бизнес логики расчётов * автоматизация проверки качества данных * визуализация результатов расчётов и моделей презентация стейкхолдерам * интерпретация результатов для пользователей глубокое погружение в экономическую сущность расчётов * взаимодействие с бизнес сегментами и другими командами внутри банка для сбора требований и согласования решений * участие в запуске проектов от идеи до расчёта премии и оценки эффективности * работа над эргономикой и автоматизацией текущих процессов в том числе с использованием агентов gigachat дашбордов. Требования * высшее образование * опыт работы с sql не менее 1 года написание сложных запросов оптимизация * продвинутое владение excel сводные таблицы сложные формулы power query * знание методов статистического анализа данных * способность к краткой и выразительной визуализации информации презентации * умение декомпозировать проблему на составляющие задавать правильные вопросы аргументировать свою точку зрения * высокий уровень коммуникативных навыков и умение находить общий язык с заказчиками * опыт работы с python для анализа данных * понимание принципов разработки витрин данных и отчётности * опыт математического моделирования. Условия * комфортный офис рядом с метро Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * 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 * корпоративная пенсионная программа.

Location: Санкт-Петербург Мы создаем новую команду развития мониторинга для систем рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса. Наша задача — с нуля выстроить единый, масштабируемый и управляемый контур мониторинга для более чем 110 ИТ-услуг, от которых зависит контроль кредитного риска и устойчивость критичных бизнес-процессов. Ищем SRE-инженера, который будет развивать систему мониторинга и алертинга: проектировать подходы, внедрять новые решения, повышать наблюдаемость сервисов и участвовать в создании единого мониторинга для большого и критичного ИТ-ландшафта. Обязанности **Требования по стеку:** * опыт работы с Unix-based системами (RH, Centos), команды, службы, типовые задачи * контейнеризация: OS, Kubernetes, на уровне пользователя * Prometheus exporters – уверенные знания (понимание принципа генерации и работы, установка, настройка, администрирование и поддержка экспортеров для разных источников данных) * Prometheus + Alertmanager – уверенные знания (федерация, тюнинг, решение типовых проблем) * Grafana – уверенные знания (v10+ панели, источники данных, разграничение доступов, provisioning, unified alerting) * Opensearch + Dashboards (ELK) — уверенные знания. Кластеризация, настройка индексов (mapping), шардирование и репликация, оптимизация производительности, разграничение ролей, прокси-авторизация * Logstash, Data Prepper, Vector - уверенные знания, разные источники, фильтры, преобразование * Kafka - Schema, настройка тракта kafka - data prepper - opensearch и его тюнинг Требования * IaC (Ansible, Helm) - решение типовых задач, написание плейбуков и чартов * PromQL, KQL, DQL - создание дашбордов и алертов в системах визуализации * Сертификаты - понимание принципа работы, расширений, типов хранилищ * написание pipeline обработки данных в одном из инструментов: Logstash, Datapreper, Datatog Vector, OpenTelemetry Collector. * опыт работы с системами сбора логов и метрик (Fluentd, Fluent-bit) **Желательные (будут плюсом):** * работа с инструментами CI, CDl, CDp (Jenkins) - опыт работы как пользователя. Умение работать с groovy будет плюсом. * Навыки автоматизации рутинных задач (скрипты на Bash/Python). * Victoria metrics (установка, настройка и сопровождение кластерной версии. Опты работы с vmagent / vmalert) * Prompt engineering, умение работать с агентами и LLM через MD будет плюсом. * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * формат работы гибирдный * стабильный оклад + годовое премирование и социальная поддержка сотрудников * официальное оформление с первого дня * профессиональный и дружный коллектив, готовый принимать и считаться с любой точкой зрения * расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * корпоративная пенсионная программа * корпоративное обучение за счет компании, в т.ч. посещать конференции по профессиональной тематике, а так же огромный каталог образовательных программ * реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей * корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры * мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы· * работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения * яркая и насыщенная корпоративная жизнь: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д. * свободный dress code * возможность самостоятельного выбора необходимых технологий, а так же возможность привнести своё видение в проект

Location: Москва Мы сопровождаем и развиваем систему оперативной управленческой отчетности по финансовым рынкам - PRIME. Это важнейший элемент компании для обеспечения процессов продуктового контроля за сделками группы Сбер на глобальных рынках. Развитием PRIME занимается команда профессионалов из 6 человек, у нас четко выстроенные процессы CD/CI, отлаженный процесс инцидент-менеджмента, более 200 пользователей системы. Обязанности ·       поддержка автоматизированной системы ·       расследование / решение инцидентов ·       установка релизов ·       взаимодействие с пользователями АС – консультации, регистрация проблем. **Используемые технологии:** ·       Linux ·       PostgreSQL ·       Apache AirFlow Требования * опыт поддержки автоматизированных систем промышленного класса * опыт администрирования СУБД * знание какого-либо из диалектов SQL на продвинутом уровне * умение работать с системой контроля версий git на уровне чтения. * опыт оптимизации работы СУБД * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом Условия ·       работу в комфортном современном офисе на Вавилова 19, ст. м. Ленинский Проспект ·       возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ·       ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия ·       более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития ·       расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ·       бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров