Вакансии

- 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).

• Интервью с экспертами в предметной области (наши внутренние продакты). • Документирование бизнес-процессов, объектов разработки конфигурации, схем взаимодействия между компонентами 1С и внешними системами.

2GIS CDP — это внутренняя Customer Data Platform, лежащая в основе стратегии развития всего 2ГИС на ближайшие годы. CDP объединяет данные из десятков источников, строит единые пользовательские профили, рассчитывает метрики, интересы и модели поведения, помогает запускать real-time персонализацию прямо в продукте и управлять персонализированной рекламой и коммуникацией. Это стартап внутри большой компании — со свободой в архитектуре и технологиях, с задачами уровня highload и с реальным влиянием на бизнес-результаты. О команде Мы объединяем инженеров, аналитиков и ML-специалистов, которые строят систему, меняющую подход к данным в 2ГИС. Работаем с большими объемами событий, продумываем архитектуру под масштаб и надежность, ценим простые и элегантные решения. Каждый в команде влияет на архитектуру, подходы и направление развития CDP. Наш стек Backend: Go, gRPC Frontend: TypeScript, React Autotests: Python, Playwright, Allure Infrastructure: Kubernetes, Kafka, ClickHouse, Spilo/PostreSQL, Spark, Airflow. Стек только формируется — ты сможешь повлиять на его развитие и архитектуру. Тебе предстоит Повысить эффективность пайплайнов для расчета с daily-признаков на основе batch процессинга. Создать эффективный пайплайн для расчёта realtime-признаков на основе Kafka‑топиков. Проектировать и разрабатывать сервисы, обрабатывающие миллиарды событий пользователей. Решать сложные инженерные задачи: расчеты метрик, построение витрин. Работать с потоками данных и интеграциями между CDP и другими системами 2ГИС. Влиять на архитектурные решения и качество кода. Работать в распределенной команде, взаимодействуя с аналитиками, продактами и инженерами других направлений. Ждем от тебя Опыт работы с highload-системами. Опыт проектирования архитектуры данных или платформенного кода. Опыт работы с Kafka, ClickHouse или другими системами потоковой и аналитической обработки данных. Хорошо понимает, как работает Spark и умеет его готовить. Хорошо владеешь одним из языков программирования (например, Python или Scala). Самостоятельность и проактивность — ты не ждешь постановок, а предлагаешь решения. Желание разбираться в бизнес-логике и создавать продукт, а не просто писать код. Будет плюсом: Опыт работы с Airflow. Опыт анализа данных с использованием SQL. Знание инструментов мониторинга и автоматического контроля качества данных (Data Quality, Data Contracts). Опыт построения Data Lineage и работы с Data Catalog. Понимание подходов к персонализации, сегментации или real-time аналитике. Понимание, как работает S3 хранилище. Почему это круто Масштаб: миллионы пользователей, миллиарды событий, сотни интеграций. Рост: CDP — стратегическое направление, растем быстро и даем расти команде. Свобода: минимум бюрократии, максимум ответственности. Видимый результат: все, что ты делаешь, влияет на продукт, коммуникации и рекламу 2ГИС. Хочешь строить внутренний «мозг» 2ГИС? Присоединяйся к команде CDP.

Задачи: — Обучение и дообучение моделей компьютерного зрения для продукта Hopper. — Разработка решений для распознавания архитектурных чертежей, включая стены, двери, окна, OCR размеров и экспорт в форматы DXF/IFC. — Создание пайплайнов генерации изображений на основе Diffusion Models. — Работа с 3D-технологиями: преобразование изображений в 3D, сегментация мешей, авториггинг и генерация движения. — Подготовка датасетов, оценка качества и производительности моделей. — Интеграция моделей в сервисы с использованием FastAPI и Docker с оптимизацией под GPU. Требования: — Уверенное владение PyTorch, опыт разработки собственных training loops и data pipelines. — Опыт обучения моделей с нуля и тонкой настройки (fine-tuning). — Знание компьютерного зрения: Object Detection, Segmentation, OCR, U-Net, ViT, DETR, OpenCV. — Опыт работы с Diffusion Models, такими как Stable Diffusion, FLUX, LoRA, ControlNet, Diffusers или ComfyUI. — Знание метрик IoU, mAP, опыт работы с COCO, W&B или MLflow. — Навыки работы с Docker, FastAPI, Linux и Git. — Будет преимуществом опыт с 3D, image-to-3D, FFmpeg и квантизацией int4/int8. Условия: — Разработка продукта с нуля. — Участие в архитектурных решениях. — Работа с современными AI/ML-технологиями. — Возможность профессионального развития и карьерного роста.

Ищем человека, который создаст и запустит пищевой бренд с нуля — от выбора продукта до первых продаж. Основные задачи Выбрать первый продукт: оценить концепции, организовать исследования спроса, интервью с покупателями и дегустации.

Location: Москва Хотите влиять на архитектуру высоконагруженных сервисов и развивать одну из крупнейших платформ в страховой и финансовой сфере? Мы ищем **сильного Senior Java-инженера или архитектора**, который способен принимать технические решения, проектировать отказоустойчивые распределённые системы и вести команду по лучшим инженерным практикам. Обязанности * Разрабатывать серверную часть мобильного приложения, обеспечивая надежность и масштабируемость сервисов. * Проектировать архитектуру микросервисов и ключевых backend-компонентов высоконагруженного мобильного приложения. * Прорабатывать нефункциональные требования: отказоустойчивость, масштабирование, производительность, наблюдаемость (observability). * Вести команду в технических решениях: формировать архитектурное видение, проводить tech-grooming и участвовать в декомпозиции задач. * Проводить code review, внедрять инженерные практики и контролировать качество кода. * Разрабатывать сложные backend-модули и интеграционные сервисы (REST/gRPC/SOAP, Kafka/RabbitMQ). * Участвовать в построении CI/CD, оптимизации инфраструктуры, внедрении SRE-практик. * Выступать техническим экспертом для команды и бизнеса: оценка рисков, выбор технологий, построение PoC. Требования * **5+ лет коммерческой разработки**, опыт проектирования распределённых систем. * Глубокие знания **Java 17+, Spring Boot, Spring Cloud**, понимание внутренних механизмов JVM. * Опыт проектирования микросервисной архитектуры, знание DDD, интеграционных паттернов, Event-Driven архитектуры. * Владение **RabbitMQ**, умение проектировать очереди, ретраи, дедупликацию, идемпотентность. * Отличное понимание SQL/NoSQL, опыт с **PostgreSQL** оптимизация запросов и схем данных. * Контейнеризация и оркестрация: **Docker, Kubernetes, Helm, GitOps (ArgoCD)**. * Опыт настройки мониторинга и логирования: **Prometheus, Grafana, ELK/Loki**, метрики SLA/SLO. * Участие в построении CI/CD-процессов (GitLab CI, Jenkins). * Навыки работы с SOAP и сложными XML-протоколами (XSD, XPATH, XSLT — как преимущество). * Архитектурное мышление: * Умение проектировать масштабируемые и отказоустойчивые системы. * Глубокое владение паттернами проектирования, SOLID, Clean Architecture. * Участие в high-level дизайне, написание архитектурных документов, схем, RFC. * Опыт ведения команды или технического лидерства. * Умение аргументировать решения, помогать коллегам, структурировать процессы. **Будет плюсом:** * Опыт в банковской, страховой или финансовой сфере. * Знание Kotlin, gRPC, ClickHouse, Cassandra. * Опыт внедрения SRE-подходов: error budgets, постмортемы, автоматизация инцидентов. Условия * Гибридный формат работы (современный офис в Москве, Олимпийский проспект 14) * 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

Location: Москва Мы делаем Voice Mode в GigaChat — голосового AI-агента для сложных пользовательских сценариев. Хотим, чтобы общение с ним было максимально похоже на разговор с человеком: с естественной речью, длинным диалогом и нормальной реакцией на перебивания. Отдельно работаем над надежной работой с внешними инструментами, низкой задержкой и эмпатией. У нас уже есть все основные компоненты для работы: LLM GigaChat, harness для работы с инструментами и оркестрации, ASR-модель для русского языка GigaAM, audio-conditioned модель GigaChat Audio и LLM-based синтез речи GigaTTS. Попробовать голосовой режим наших продуктов можно на ⁠[giga.chat](https://giga.chat/). Обязанности * Разрабатывать архитектуру взаимодействия voice-слоя и agent harness: перебивания, barge-in, turn-taking, асинхронные скиллы * Экспериментировать с обучением LLM: от SFT до RL, адаптировать модели под конкретные домены и улучшать работу с функциями и скиллами * Строить систему оценки качества голосовых агентов: от WER, latency и GCR до ⁠[tau-like](https://taubench.com/) бенчмарков * Улучшать работу системы на реальном трафике: работать с длинными диалогами, ошибками распознавания, телефонным каналом, шумом, акцентами, перебиваниями и спонтанной речью В команде можно сфокусироваться на одном из направлений. Не обязательно одинаково глубоко разбираться в голосовых технологиях, agent harness и обучении моделей. Требования Мы ждем, что вы --------------- * Имеете практический опыт распределенного обучения больших моделей и понимаете, как оно устроено под капотом * Строили пайплайны для оценки качества и сбора данных для генеративных моделей * Умеете решать продуктовые ML-задачи полного цикла: от сбора разметки до внедрения в продакшн Будет плюсом, если вы --------------------- * Применяли RL-методы для обучения LLM на практике * Занимались обучением мультимодальных LLM * Работали над улучшением ASR, TTS или других audio-компонентов * Понимаете, как устроены сложные harness-системы, и писали нетривиальные скиллы для собственных разработок или реальных продуктов Условия * крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка * дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира * возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * 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 * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: Fullstack-разработка с использованием технологий C#, .NET, ASP.NET Core, PHP и баз данных SQL, PostgreSQL, MS SQL, MySQL. Компания занимается поставками смазочных материалов, включая масла брендов GREENLUBE и PEMCO. Откликнуться через Runello-бот.

— Проектирование сложного пользовательского опыта (UX) и интерфейсов (UI) для B2B Web3-продуктов, дашбордов и эксплореров данных.

Location: Нижний Новгород СберПервый – это банк для состоятельных клиентов. Наши эксперты используют различные биржевые инструменты, чтобы помочь клиентам сформировать индивидуальные инвестиционные планы и достичь своих жизненных целей. Мы используем передовые технологии и стандарты привилегированного обслуживания, чтобы быстро решать финансовые задачи и помогать нашим клиентам расширять свой бизнес и деловые связи. Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Обязанности ### Что нужно делать: * обеспечивать безупречное сопровождение всех банковских и инвестиционных операций клиентов * работать с документами, контролировать корректность оформления и передачу * оформлять кредиты, вклады, карты, ценные бумаги, ОМС, страховые продукты * осуществлять кассовое обслуживание, взаимодействовать с подразделениями банка * вести клиентскую базу, сопровождать запросы, решать обращения в моменте * поддерживать стандарты и внедрять лучшие практики. Требования ### Мы ждём, что ты: * специалист с высшим образованием по направлению финансы, экономика или банки * имеешь опыт в операционном обслуживании или банковской сфере * точен, внимателен к деталям и готов работать с широким спектром операций * умеешь поддерживать высокий уровень сервиса и взаимодействовать с клиентами * понимаешь важность соблюдения стандартов и внутреннего контроля * готов к развитию и делишься опытом с коллегами * имеешь базовые знания работы с искусственным интеллектом (например, Гигачат). Условия ### Что мы предлагаем: * работу с премиальным сегментом * стабильный доход + премия по итогам года * ДМС, льготное страхование и ипотеку * подписку Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * внутреннее обучение и сильную команду * продукты, которыми гордишься * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. ### Присоединяйся к команде СберПервый!

Ищем специалиста, который возьмёт на себя роль связующего звена между бизнесом и разработкой: поможет перевести сложные бизнес‑задачи в чёткие технические требования, спроектирует архитектуру решений и проконтролирует их реализацию. Взаимодействовать с заказчиком: собирать и уточнять требования, согласовывать решения и ожидания;

• Реализовывать фичи по готовым описаниям и доводить их до релиза в прод. • Разбирать и чинить баги: диагностика, фиксы и проверка на проде.

Задачи: — Управление продакшен и девелопмент средами во внутренней инфраструктуре банка и в облаке. — Описание инфраструктуры кодом с использованием Kubernetes и OpenTofu/Terraform. — Настройка пайплайнов сборки и выкатки через Azure DevOps, GitHub Actions, Docker buildx, Harbor. — Управление секретами с помощью HashiCorp Vault и External Secrets Operator. — Работа с сетью и публикацией: ingress-nginx, TLS, DNS, прокси, согласование доступов с ИБ. — Поддержка баз данных и хранилищ: PostgreSQL, Redis, MinIO/S3. — Мониторинг и логирование с Grafana, Loki, Prometheus. — Закрытие замечаний аудита безопасности. — Подготовка инструкций для администраторов банка и разбор инцидентов по логам. Требования: — Опыт работы в DevOps от 3 лет. — Опыт работы с Kubernetes в продакшене, включая self-managed (RKE2 или аналоги). — Знание Terraform/OpenTofu, Helm, Bash, Linux. — Опыт работы с CI/CD системами: Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions. — Знание сетевых технологий и безопасности: TLS, прокси, nginx, DNS, firewall. — Опыт работы с Vault или аналогами для управления секретами. — Опыт работы в условиях жёстких ограничений контура, где изменения проходят через администраторов и ИБ. — Уверенное использование AI-инструментов (ChatGPT, Claude и др.) для скриптов, автоматизации и анализа инцидентов. — Умение читать техническую документацию на английском языке. — Сильные коммуникативные навыки и умение договариваться. Будет плюсом: — Опыт работы с AWS (EKS, IAM, ECR). — Опыт работы в банковских или финтех-проектах. — Понимание требований информационной безопасности и аудита. Условия: — Работа в офисе в Ереване, 100% присутствие. — График работы 5/2, полный рабочий день. — Зарплата обсуждается индивидуально. — Формат сотрудничества: ИП РФ.

• Обеспечение информационной безопасности информационных систем и информационно-коммуникационной инфраструктуры государственного органа. • Мониторинг событий информационной безопасности, анализ логов и выявление потенциальных угроз.

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно Мы развиваем AI-лабораторию и ищем Senior ML Engineer, который будет заниматься созданием и развитием прикладных AI- и ML-решений для реальных бизнес-задач. В команде можно работать с разными направлениями: классическим ML, NLP и LLM, агентными системами, Computer Vision, речевыми и мультимодальными технологиями. Нам нужен сильный ML-инженер, который умеет самостоятельно погружаться в задачу, выбирать оптимальный технический подход, проводить эксперименты и доводить решения до production. Важна не только экспертиза в конкретной области, но и широкий инженерный кругозор, интерес к новым технологиям и готовность работать с разными типами ML-задач. Задачи Проектировать и разрабатывать ML-решения для прикладных бизнес-задач в различных направлениях: классический ML, NLP/LLM и агентные сценарии, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии Определять технический подход к задаче: выбирать модели и архитектуру решения, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и ограничений эксплуатации Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и разработки прототипа до подготовки модели к inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками Разрабатывать подходы к оценке качества ML-систем: формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество решений после запуска Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов Участвовать в проектировании общей архитектуры решений и технической декомпозиции ML-задач Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков команды Требования От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python Глубокое понимание методов машинного обучения и нейронных сетей, принципов обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок Сильный практический опыт хотя бы в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели Опыт самостоятельного проектирования ML-решения: от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки решения к production Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками Понимание полного жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надежности и воспроизводимости решений Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию исходя из задачи, а не из заранее заданного стека Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками Опыт принятия технических решений, проведения code review и декомпозиции сложных ML-задач Условия Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Возможность работать удаленно, гибридно или в офисе Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+ Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей - Leadership club IT‑комьюнити - среду, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив Социально - психологическую поддержку от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советник Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

- Анализ и валидация данных из более чем 100+ таблиц.

разрабатывать и поддерживать исполнительные модули (agents, controllers, orchestrators) для автоматической настройки и контроля операторского сетевого оборудования. создавать и сопровождать модели данных и описаний: JSON Schema, Protobuf и MIB-таблицы для телеметрии и команд устройствам.

- Разрабатывать и оптимизировать высоконагруженные сервисы на современном C++ (17 / 20).