Вакансии

Разработка и поддержка бизнес-приложений на платформе ПО Domino; Модификация и оптимизация существующих решений под нужды бизнеса;

поиск и разработка актуальных тем общественно-политической и социально-экономической повестки; подготовка статей, обзоров и интервью в соответствии с редакционными стандартами;

1.Продажи и заключение договоров. Проведение переговоров (онлайн и очно), работа с возражениями, подготовка коммерческих предложений, согласование условий, заключение договоров на групповые и длительные заезды, контроль сроков и этапов сделки.

Разрабатывать и согласовывать UI/UX дизайн решений.

Проведение аудитов сайтов: сео, юзабилити, анализ сайтов конкурентов. Разработка планов и стратегии улучшения трафика.

Знание целевых ОС – Windows, Linux (Debian-based) – на уровне администрирования, уверенное владение основными командами терминала, настройка сетей, работа с файловыми системами и процессами.

Качественная работа с входящими лидами: оперативная обработка и квалификация заявок, поступающих с сайта и рекламных каналов, грамотная консультация клиентов и бережное сопровождение на всех этапах — от первого обращения до готового изделия; Активный поиск и привлечение новых корпоративных клиентов (B2B, опт);

решать продуктовые задачи с помощью ML: от постановки гипотезы и исследования данных до запуска решения в production и оценки бизнес-эффекта; развивать ML-модели, влияющие на клиентский опыт и бизнес-метрики продукта.

поддержка и доработка регулярной отчетности, финансовых моделей по направлению; взаимодействие с бизнесом и разработкой для формирования показателей;

-Улучшать текущие и разработка новых моделей для рекомендаций. -Исследовать современные подходы.

Работа с клиентами WEB-студии в команде со Старшим разработчиком и SEO-оптимизатором. Опыт работы от 1-го года в роли web-разработчика, разработчика, web-мастера, координатора проектов или младшего разработчика будет преимуществом;

Задачи: — участвовать в полном цикле разработки AI-агентов и универсальных ассистентов: от идеи и проектирования до запуска в продакшн — проводить эксперименты, тестировать гипотезы и исследовать новые подходы для создания агентских решений — разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны, чат-ботов и интеллектуальные системы — обучать и дообучать NLP-модели под конкретные задачи продукта — интегрировать разработанные модели и логику в бизнес-процессы — мониторить качество работы моделей в продакшне, находить узкие места и оперативно вносить улучшения. Требования: — опыт в NLP и понимание технологий: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей (LLM) — практический опыт коммерческой разработки AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов — опыт обучения глубоких нейронных сетей — уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, а также фреймворками для работы с агентами: LangChain, LangGraph (или их аналогами) — уверенное владение Python, Git, SQL, Bash, Docker. Умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код — навык перевода бизнес-требований в конкретные технические и алгоритмические решения. Будет плюсом: — понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт проектирования REST API — опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio, aiohttp, multiprocessing и др.) — опыт взаимодействия с реляционными и нереляционными базами данных — практический опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD или аналоги) — опыт развёртывания и управления приложениями в Kubernetes. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — 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: — Анализ требований: полнофункциональное выявление бизнес-, пользовательских, функциональных и нефункциональных требований к data-платформенным решениям — Декомпозиция бэклога: разбиение крупных инициатив на эпики, фичи, User Stories и задачи с определением критериев DoD и AC — Проведение R&D: исследовательские работы, изучение новых подходов, анализ tech trends, создание прототипов решений — Проектирование интеграций: детальное проектирование межсистемных интеграций и потоков данных с микросервисами, внешними потребителями и AI-агентами — Документирование: подготовка технических требований, API-контрактов (REST/JSON, Kafka-схема), ADR, спецификаций — Моделирование данных: проектирование концептуальных, логических и физических моделей данных, ER-диаграммы, нормализация/денормализация — Проектирование событийно-ориентированных архитектур: моделирование потоков данных через Kafka, определение схем событий и SLA доставки — Согласование: проведение согласований технических требований со стейкхолдерами, техническими лидами и владельцами продукта — Участие в приёмочном тестировании: проверка реализованного функционала на соответствие требованиям и спецификациям — Разбор инцидентов: участие в расследовании инцидентов, анализ root cause, формализация требований на исправления и превентивные меры Требования: Опыт и экспертиза: — Самостоятельное выявление и формализация требований к информационным системам — Опыт проектирования data-решений: ETL/ELT-пайплайны, хранилища данных, data pipelines — Уверенное знание SQL (оконные функции, CTE, джойны) — Понимание событийно-ориентированной архитектуры и брокеров сообщений (Kafka) — Владение REST/JSON/JSON Schema, проектирование и ревью API-контрактов — Понимание микросервисной архитектуры и её паттернов Проектирование и моделирование: — UML: диаграммы последовательностей, компонентов, развёртывания, состояний — DDD: понимание bounded contexts, агрегатов, доменных событий и применение при формировании требований к микросервисам — Проектирование ER-диаграмм уровня продакшна Работа с данными: — Понимание принципов проектирования data-хранилищ: концептуальная, логическая, физическая модели — Опыт описания контрактов данных: схемы, валидация, версионирование — Понимание тематики Kafka: topic naming, partitioning strategy, schema registry Инструментарий: — Проектирование: PlantUML, draw.io, Miro или аналоги — Клиент-серверные взаимодействия: Postman, Insomnia или аналоги — Мониторинг и наблюдаемость: принципы построения дашбордов (Grafana, Kibana) — Опыт использования AI-инструментов (LLM, AI CLI-ассистенты, IDE-плагины) для подготовки документации и ревью требований Soft Skills: — Системное мышление, выявление рисков и точек отказа — Уверенная устная и письменная коммуникация — Управление конфликтами интересов стейкхолдеров, нахождение консенсуса, эскалация — Активное слушание, умение задавать правильные вопросы (5 Why, Jobs-to-be-done) — Способность вести несколько проектов параллельно, управлять приоритетами Будет плюсом: — Опыт в HR-Tech / HR-аналитике — Опыт проектирования data-инструментов (каталог данных, системы data lineage) — Опыт работы с ClickHouse, Redis, S3 — Практический опыт взаимодействия/разработки AI-агентов — Понимание основ безопасности: шифрование, аутентификация, аудит данных — Навыки работы с генеративными AI-моделями, создание и использование AI-агентов — Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов — Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия: — Инновационные проекты и задачи для профессионального роста — Среда для обмена знаниями с высокой экспертизой внутри команды — Сплочённая команда — Культура, создаваемая сотрудниками, поддержка корпоративных комьюнити — Стабильная зарплата и годовой бонус — Гибридный формат работы — Современный IT-офис рядом с метро "Кутузовская" с фитнес-залом — Более 400 образовательных программ СберУниверситета — Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсия — Гибкий дисконт по ипотечному кредиту — Подписка Прайм с возможностью использования трёх близких — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

-Принимать участие в проектировании архитектуры приложения и развитии frontend-подходов команды. -Вместе с командой переосмыслить и переработать существующий pilot/MVP в полноценный production-ready продукт.

В рамках команды по управлению кредитными рисками в розничном сегменте в Мексике и Колумбии открыты вакансии для начинающих аналитиков риска. Ваша задача будет заключаться в использовании данных для решения практических бизнес-задач, связанных с оценкой и управлением кредитными рисками.

Проведение функционального, регрессионного и интеграционного тестирования ПО. Опыт в составлении тест-планов.

Drive Reg→Purchase conversion through triggered post-quiz, paywall-abandonment, and onboarding sequences across email, SMS, and web push. Own first-purchase activation across the first 7 days.

• Вести полный цикл работы с мерчантами — от первого контакта до запуска. • Проводить онбординг новых партнеров, помогать с документацией и AML.