Задачи:
— разработка и совершенствование систем с frontend-компонентами (дизайн-системы, системы администрирования СберБанк Онлайн);
— выстраивание микромодульной архитектуры frontend-приложений для внутренних рабочих мест;
— создание и продвижение новых продуктов (библиотеки, тулинг, контент) в frontend сообществе и экосистеме Сбера.
Требования:
— общий опыт frontend-разработки от 2 лет;
— знания современных возможностей JavaScript (ES6+ и выше), CSS, HTML и браузеров (Promise, Symbol, Observer, Map, Set, методы массивов, css-переменные, flex, grid, Browser API и т.д.);
— знания и опыт работы с TypeScript;
— знания консольного node.js (с пониманием, как работают исполняемые в node.js библиотеки);
— опыт работы с React и библиотеками под React от 1 года;
— опыт применения AI для генерации кода и иных артефактов, сопровождающих код;
— опыт работы с AI-агентами в CLI;
— навыки кроссбраузерной, адаптивной, семантической верстки;
— умение работать с git;
— склонность обучаться и самообучаться, исследовать и предлагать новые решения.
Будет плюсом:
— опыт написания кода на TypeScript в библиотеках;
— опыт настройки работы со сборщиками (например, работа с плагинами, лоадерами webpack, babel) и линтерами;
— опыт написания утилитарных скриптов node.js;
— опыт работы со styled-components (emotion);
— опыт написания тестов (Jest, Cypress);
— опыт применения AI в сценариях обслуживания пользователя;
— опыт работы с accessibility и UX.
Условия:
— гибридный формат работы (офис на м. Кутузовская);
— 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.
Компания разрабатывает собственный ИТ продукт - платформу для страхового бизнеса.
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать backend компоненты микросервисов на Go для платформы;
— Проектировать API (gRPC / REST) и взаимодействовать с базами данных и брокерами сообщений (MongoDB, PostgreSQL, Redis, Kafka);
— Реализовывать бизнес-логику: управление страховыми продуктами, интеграции со смежными системами, расчёт стоимости полисов, формирование печатных форм, интеграции с другими информационными системами;
— Участвовать в код-ревью, улучшать покрытие тестами и качество кода.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Go от 2 лет;
— Уверенное знание стандартной библиотеки Go, понимание горутин, каналов, GC;
— Опыт разработки API для UI компонентов и других систем;
— Опыт работы с нереляционными и реляционными БД (MongoDB, PostgreSQL) и навык написания эффективных запросов;
— Опыт работы с очередями сообщений (Kafka, NATS или аналогами);
— Понимание принципов микросервисной архитектуры;
— Умение читать чужой код, включая код, сгенерированный AI агентами;
— Навыки написания unit- и integration-тестов.
Будет плюсом:
— Опыт работы в FinTech / InsurTech / банковском секторе;
— Знание Kubernetes и Docker;
— Опыт построения event-driven систем;
— Понимание основ страхования;
— Опыт работы с gRPC и protobuf;
— Основы SDD и AI SDLC.
Условия:
— Полностью белое оформление по ТК РФ;
— ИТ аккредитация;
— Работа в гибридном или удаленном формате;
— Участие в продукте, который решает реальные задачи страхового бизнеса;
— Современные технологии и прозрачные процессы;
— Команда опытных инженеров.
Задачи:
— Звонить компаниям-импортёрам и экспедиторам по готовой базе и скриптам, выходить на человека, который платит иностранные инвойсы.
— Получать от клиента инвойс на расчёт, считать стоимость платежа и готовить предложение.
— Самостоятельно отвечать на вопросы клиента: комиссия, сроки, валюты, как проходит платёж, какие нужны документы.
— Доводить клиента до подписания агентского договора и первого платежа.
— После первого платежа клиента ведут коллеги.
— Вести учёт в таблице или CRM: кому звонили, итог, контакт, дата следующего звонка.
Требования:
— Опыт продаж B2B-услуг от 1 года, в том числе активный поиск клиентов по телефону.
— Понимание ВЭД (инвойс, SWIFT, валютный контроль, агентский договор) или готовность быстро в этом разобраться: всему научим в первую неделю.
— Умение спокойно отвечать на вопросы и возражения клиента, не перекладывая их «на специалиста».
— Обязательность: письмо в тот же день, перезвон точно в обещанное время.
— Грамотная устная и письменная речь.
— Будет плюсом: опыт в логистике, таможенном оформлении, банке (ВЭД/РКО) или у платёжного агента; своя база контактов среди экспедиторов и импортёров; опыт работы с CRM.
Условия:
— Оклад 60 000 ₽ за неполный день.
— Фиксированный бонус за каждого нового клиента, который подписал договор и сделал первый платёж.
— Размер бонуса зависит от суммы первого платежа: до 500 USD/EUR — 3 000 ₽, 500–1 000 — 4 000 ₽, 1 000–2 000 — 6 000 ₽, 2 000–3 000 — 7 500 ₽, 3 000–4 000 — 8 500 ₽, 4 000–5 000 — 10 000 ₽, свыше 5 000 — 12 000 ₽.
— Количество бонусов не ограничено.
— Неполный день: 4–5 часов, график 5/2.
— Готовые скрипты, база компаний и обучение продукту в первую неделю.
— Прямая связь с руководителем, быстрые решения.
— Оформление: ГПХ/самозанятость / ИП.
География найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты)
— регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации
— создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт
— построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения
— проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов
— контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения
— создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов: оптимизация документальной и рутинной работы, речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом, выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов, качественная суммаризация текста для составления профиля клиента
— разработка и внедрение ML/AI-моделей: оценки и прогноза финансового состояния клиента, подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности, антифрод и выявления мошенничества, скоринг клиентов, прогнозирование дефолта по обязательствам, What-If / Uplift моделирование и каскады моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ, графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах.
Требования:
— опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL)
— знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
— опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений
— прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
— знания математической статистики и основ A/B-тестирования
Будет плюсом:
— опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации
— знание основ финансового анализа и бухгалтеского учета
— опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами
— английский язык — уровень Intermediate и выше
— опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных
— опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)
Условия:
— возможен гибридный формат работы, локация офиса пр-кт Кутузовский, 32 к3 стрА
— 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.
Задачи:
— обеспечение подразделений качественной аналитикой для контроля убыточности, мониторинга агентских продаж и оптимизации андеррайтинговой политики;
— оперативная подготовка управленческой отчетности и автоматизация рутинных выгрузок;
— формирование регулярной (еженедельной/ежемесячной) статистики по ключевым показателям портфеля;
— расчет частоты страховых случаев (убытков) по ОСАГО и КАСКО с определением трендов (например, фиксация превышения пороговых значений в динамике более 8 периодов подряд);
— мониторинг долей тотальных убытков и концентрации выплат на конкретных СТОА;
— выявление концентрации сборов и агентского вознаграждения (риски зависимости от 1 агента/точки продаж);
— контроль корректности применения КБМ (бонус-малус), расчет доли договоров с завышенной страховой суммой и коэффициентов загрузки дилеров (КТ);
— разработка макросов и шаблонов для автоматизации рутинных выгрузок, сокращение времени подготовки сводных данных (например, расчет структуры офисных продаж в процентах от общего портфеля).
Требования:
— опыт консолидации, очистки и обработки больших массивов структурированных и неструктурированных данных (от 10 000+ строк ежедневно);
— владение Excel на продвинутом уровне, включая Power Query (M-язык) и/или VBA для автоматизации процессов;
— уверенное использование сводных таблиц, сложных формул (массивы, ВПР/ПРОСМОТРХ, ЕСЛИМН), Power Pivot;
— опыт работы с учетными системами Lotos и Unicus (знание структуры таблиц, написание запросов на получение данных по полисам, выплатам и агентам);
— знание SQL (SELECT, JOIN, оконные функции) для выгрузки данных напрямую из DWH при отсутствии готовых отчетов в системах будет преимуществом;
— личные качества: системное мышление, стрессоустойчивость, многозадачность, внимание к деталям, коммуникабельность.
Условия:
— удобное расположение офиса;
— официальное трудоустройство по ТК РФ;
— график работы 5/2: пн-чт с 9-18, пт с 9-16:45;
— заработная плата, оклад 130.000 (до вычета налога);
— бонусы за успешное внедрение автоматизации (сокращение времени выгрузки более чем на 60%);
— техническое оснащение: 2 монитора, скоростной ПК (сборка больших файлов требует ресурсов);
— корпоративная столовая.
Задачи:
— Писать детальные спецификации для AI-агентов, определять архитектурные решения и создавать технические спецификации на естественном языке для генерации production-ready кода.
— Основная часть задач связана с пользовательскими витринами на Angular, часть — с BFF и более глубокими слоями, требуется опыт Fullstack.
— Иногда править код вручную, если это быстрее, чем перезапускать агента.
— Управлять мульти-агентными сессиями разработки, организовывать цепочки задач между AI-агентами, контролировать контекст, использовать MCP-серверы и .md-файлы для управления поведением агентов.
— Проводить AI-code review без написания кода, управлять правилами генерации тест-кейсов и критериев приемки, анализировать результаты тестов и корректировать агента.
— Настраивать AI-driven CI/CD пайплайны, автоматизировать деплой, генерацию hotfix'ов, создание скриптов миграций и исправление проваленных тестов.
Требования:
MUST HAVE по AI-инструментам:
— Минимум 6 месяцев ежедневной работы с Cursor, Cline, Claude, Codex, OpenCode или аналогами.
— Портфолио проектов с кодом, сгенерированным AI (git history с характерными коммитами).
— Опыт работы с контекстными окнами 100k+ токенов, умение оптимизировать и настраивать плагины.
— Навык написания системных промптов и agent instructions (.cursorrules, SYSTEM.md).
MUST HAVE по технологиям:
— Современные версии Angular и опыт работы со старыми версиями для обновления.
— Знание Figma и MCP для ИИ-агентов.
— .NET 6+ с опытом 2+ года.
— Понимание архитектуры: REST API, gRPC, message brokers, CQRS, DDD.
— Умение читать AI-сгенерированные диффы в Git по 500+ строк.
Red flags:
— Использование ChatGPT для простых SQL-запросов не подходит.
— Использование Copilot для автодополнения не считается AI-first разработкой.
— Готовность учиться без реального опыта не подходит.
Условия:
— Работа в аккредитованной IT-компании, входящей в состав Холдинга РЖД.
— Официальное оформление, отпуска, больничные по ТК, стабильный доход.
— График работы 5/2, 8-часовой рабочий день, работа в офисе.
— ДМС, включая стоматологию.
Задачи:
— помогать команде переводить интерфейсы зарплатного проекта на новую дизайн-платформу Triplex Next
— исправлять несложные дефекты (баги) и покрывать их тестами
— дорабатывать адаптивную верстку Web in mobile по готовым дизайн-макетам
— писать простые, изолированные UI-компоненты (кнопки, инпуты, карточки) на React
— изучать архитектуру продукта, участвовать в код-ревью и командных встречах.
Требования:
— базовое владение JavaScript (ES6+), понимание типов данных, промисов и асинхронности
— знание основ TypeScript (типы, интерфейсы, дженерики)
— понимание основ React: компоненты, JSX, props, state, хуки (useState, useEffect)
— базовое знание HTML5 и CSS3 (боксовая модель, Flexbox, позиционирование)
— понимание того, как работает HTTP и API (разница между GET и POST, что такое JSON)
— навыки работы с генеративными AI-моделями;
— опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Условия:
— офисный формат работы (40 часов в неделю)
— корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
— офис на Кутузовской с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом
— возможность перейти в штат на полную занятость по результатам прохождения стажировки
Задачи:
— разработка и отладка торговых стратегий: портфельное управление, арбитраж, маркет-мейкинг, аукционы, хеджирование на множестве инструментов от акций и бондов до REPO и опционов
— разработка движка: внутренний и внешний мессенджинг, генераторы/оптимизаторы кода, конвейер Quality Gates, система управления конфигурациями и потоками
— SRE: нагрузочное тестирование на собственном движке Tsunami, способном давать более 100к order book’ов в секунду с e2e профилированием на всех этапах в Prometheus и Grafana, бесшовные релизы на baremetal и Kubernetes
— R&D: продвинутый data science и quantitative анализ на собственной платформе QUBE, автоматизированные agent2agent quality gates
— AI кодогенерация: агент-разработчик на базе Qwen Code, собственная инсталляция SOTA OS моделей и собственные эволюционные решения.
Требования:
— владение GenAI инструментами, включая кодинг-агентов и универсальных агентов (OpenClode, OpenCode, Gemini CLI, Cursor, OpenClow)
— владение современным стеком .NET и сопутствующими технологиями, понимание принципов SOLID и способность вести разработку в соответствии с ними
— экспертиза в обработке параллельных и асинхронных задач
— экспертиза в разработке эффективного zero-allocation кода
— понимание, как работает CLR «под капотом»
— экспертиза в разработке решений с реляционными базами данных
— умение работать как в команде, так и автономно
— активность и инициативность
— умение применять принципы DRY / KISS / YAGNI на всех этапах командной работы
— понимание SRE практик, способность переключаться между задачами
Условия:
— комфортный современный офис в Москве, Вавилова 19
— гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— система обучения для профессионального и карьерного развития
— расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
— программа ипотеки для сотрудников
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— проектировать архитектуру приложений: backend, frontend, базы данных, API и интеграции
— декомпозировать крупные задачи и проекты до понятных этапов и оценивать трудозатраты
— разрабатывать backend на Node.js / TypeScript и frontend на React
— проектировать REST API, интеграции и модели данных
— работать с PostgreSQL, при необходимости Redis, MongoDB, очередями сообщений
— принимать технические решения с учётом производительности, масштабируемости, отказоустойчивости и безопасности
— проводить Code Review и отвечать за качество технического результата
— писать и контролировать Unit/Integration-тесты
— работать с Docker и CI/CD
— участвовать в релизах, разбирать production-проблемы, работать с логированием и мониторингом
— создавать PoC для проверки технических гипотез
— взаимодействовать с заказчиком и уметь объяснять технические решения понятным бизнес-языком
Требования:
— коммерческий опыт разработки от 5 лет
— сильные знания TypeScript, Node.js, React, PostgreSQL
— практический опыт проектирования систем целиком, а не только frontend-архитектуры
— понимание System Design: монолитная и микросервисная архитектура, API, базы данных, очереди, кэширование, интеграции
— умение работать с нефункциональными требованиями: производительность, нагрузка, масштабируемость, отказоустойчивость, безопасность и observability
— опыт с Docker и CI/CD
— опыт Code Review, Unit и Integration Testing
— умение самостоятельно декомпозировать задачу и оценивать разработку в часах
— опыт запуска решений от требований до production
— самостоятельность в работе с бизнес-задачами: разбор требований, постановка вопросов, предложение архитектуры, оценка рисков и трудозатрат, организация разработки и доведение результата до production
— умение работать с AI-инструментами (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot или аналогичными)
— декомпозиция больших задач для AI-агентов, постановка контекста, правил, инструкций
— использование AI для разработки, тестов, Code Review, документации, рефакторинга и анализа legacy
— организация работы нескольких AI-агентов с разными ролями
— проверка и принятие сгенерированного кода, а не слепое доверие AI
— понимание ограничений LLM: галлюцинации, потеря контекста, переусложнение решений, ошибки в архитектуре, потенциальные проблемы безопасности
— сохранение персональной ответственности за технический результат независимо от участия AI
Будет плюсом:
— знание Kubernetes
— опыт с Redis, Kafka / RabbitMQ, MongoDB
— опыт с Prometheus, Grafana, Sentry
— опыт работы с высоконагруженными системами
— опыт сложных интеграций с внешними системами
— участие в пресейле и технической оценке новых проектов
— опыт технического лидерства или наставничества разработчиков
Условия:
— полная занятость
— оформление по трудовому договору, договору ГПХ с самозанятым, с ИП или с физлицом
— график 5/2
— удалённый формат работы
Проект:
Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA - систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Наше решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста. Цель проекта — построить полностью автономную экспертную систему, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека.
Технологический стек:
Язык программирования: Python 3.12+
Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream
Базы данных: PostgreSQL, Redis
Очереди: Kafka, RabbitMQ
Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch
CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube
Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker
Управление: Jira, Confluence
Требования:
Высшее профильное образование
Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет (по ТК РФ)
Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+)
Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP)
Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow
Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду
Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре
Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL)
Опыт написания unit-тестов
Опыт разработки асинхронных приложений на Python
Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile
Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться
Задачи:
Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM
Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI
Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов
Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов
Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний
Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода
Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки
Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями
Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков
Условия:
Возможность участия в интересном проекте
Возможность профессионального и карьерного роста в компании
Опыт работы в команде профессионалов
Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
Формат работы - офисный формат в Москве на период ИС, далее возможен гибрид
Проект:
Мы разрабатываем систему, автоматизирующую весь жизненный цикл инвестиционной сделки. Наша инвестиционная платформа — уникальное решение на российском рынке для выдачи и сопровождения инвестиционного финансирования юридическим лицам.
Современный стек и архитектура:
- Микросервисная архитектура: Kubernetes, Docker, Istio, Kafka
- Микрофронтовая архитектура: модульные фронтенд-модули
- Интеллектуальные агенты: AI-банкир, AI-методолог
- Производственные агенты: разработчик, тестировщик, ревьювер
- Системы автоматизации: CI/CD, логистика, мониторинг
Требования:
- Глубокое знание JavaScript/TypeScript, React, Redux
- Знание парадигм программирования, CSS, HTML
- Опыт разработки микрофронтов
- Fullstack-опыт: backend (микросервисы) + frontend
- Опыт работы с автоматизациями и системами CI/CD
- Агентный режим разработки: работа с LLM (LangChain, LangFuse, OpenCode, Codex, Claude, инференсы)
- Опыт опенсорс-контрибуции и патчинга внешних библиотек
- Умение проектировать и внедрять исследовательские гипотезы в продакшн
Задачи:
- Разработка и внедрение AI-агентов (AI-банкир, AI-методолог)
- Разработка производственных агентов (разработчик, тестировщик, ревьювер)
- Разработка и внедрение систем автоматизации производственного процесса
- Исследования и выдвижение гипотез, проверка их в пилотных проектах
- Интеграция решений в инвестиционный ландшафт Сбера
- Реализация ключевых frontend-решений с учетом микрофронтовой архитектуры
- Проведение code review и техническое проектирование
- Наставничество и передача знаний команде
Условия:
- Возможность участия в интересном проекте
- Возможность профессионального и карьерного роста в компании
- Опыт работы в команде профессионалов
- Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
- Формат работы - удаленно на территории РФ
Задачи:
— Работа с legacy-кодом и его постепенный рефакторинг;
— Переписывание и вынос логики в API;
— Разработка и поддержка backend на PHP;
— Разработка frontend на Angular;
— Работа с микросервисной архитектурой;
— Проектирование и поддержка REST API;
— Интеграция сервисов через очереди (RabbitMQ);
— Работа с базами данных (PostgreSQL / MySQL);
— Использование Doctrine ORM;
— Оптимизация производительности и рефакторинг;
— Участие в код-ревью;
— Использование AI-агентов/ассистентов в разработке;
— Взаимодействие с командой (backend, frontend, QA, DevOps).
Требования:
— Опыт коммерческой разработки 2–4 года;
— Уверенная работа с Git;
— Опыт работы с Docker / docker compose;
— Понимание CI/CD процессов;
— Уверенное знание PHP 8.3+;
— Опыт работы с Symfony или Laravel;
— Уверенный опыт работы с Doctrine ORM;
— Понимание ООП, SOLID;
— Опыт построения REST API;
— Опыт работы с Angular 19+, RxJS;
— Уверенное знание TypeScript;
— Понимание SPA архитектуры;
— Уверенное знание SQL;
— Опыт оптимизации запросов;
— Понимание индексов и транзакций.
Условия:
— Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании с первого дня;
— Удаленная работа, полная занятость;
— Зарплата по результатам собеседования и выполнения тестового задания.
Location: Москва
Мы - группа команд, разрабатывающая сервисы, отвечающие за персональное финансовое планирование, в Управлении Благосостояния Сбербанка.
Наши задачи - сопровождение всей финансовой жизни человека. Анализ текущего финансового состояния, доходности портфеля, финансового поведения. Прогнозирование будущих расходов и доходов. Рекомендации по целеполаганию и финансовому поведению.
Обязанности
* работа в методологии Agile
* сбор, анализ, документирование и согласование требований с заказчиками, разработчиками и архитекторами
* разработка документации к релизам, формирование спецификаций
* сопровождение разработки
* сквозная коммуникация с аналитиками смежных систем на всех этапах реализации проекта
* контроль сроков выполнения работ
Требования
* опыт работы системным аналитиком от 3-х лет
* знание принципов REST/Web сервисов, Kafka/MQ, XML/JSON, XSD/JSON Schema
* знание языков моделирования (UML, BPMN)
* понимание типовых решений для клиент-серверных приложений, архитектурных принципов
* понимание принципов реляционных СУБД, знание SQL
* понимание процесса разработки AI-Агентов, принципов работы LLM
Условия
* формат работы - гибрид (БЦ Поклонка)
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* бесплатная подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Ведение внутреннего IT и инфраструктуры: управление доступами, техникой, хостинг-провайдерами и оплатами.
Требования:
— От 3 лет опыта в системном администрировании или IT Operations;
— Опыт с Google Workspace или M365;
— Понимание сетей (DNS, VPN, подсети);
— Опыт работы с хостинг-провайдерами и умение вести чёткий учёт;
— Английский язык на уровне от B2.
Условия:
— Удалённая работа в часовом поясе GMT+1 – GMT+5;
— Доступ к инфраструктуре для AI-агентов;
— Участие в R&D-проектах;
— Оплачиваемый отпуск;
— Работа в международной команде.
Мы в AnySense создаем AI-систему для автоматизацию административных процессов в американском healthcare секторе (с фокусом на автоматизацию работы страховых на US рынке).
Задачи:
— Разработка и оптимизация Python-бэкенда
— Архитектура микросервисов и API (LLM, OCR/CV, клиент и админки)
— Создание пайплайнов для LLM-агентов
— Интеграция и поддержка OCR и CV-модулей
— Тюнинг LLM, работа с датасетами и метриками в проде
— Автоматизация процессов через RPA
— Поддержка CI/CD и DevOps-процессов
Требования:
— Понимание архитектуры, системного дизайна и API
— Уверенный опыт с Python (4+ лет)
— Опыт с LLM-агентами, OCR/CV или похожими AI-модулями
— Prompt engineering, тюнинг LLM и датасеты
— Понимание / применение RPA
— Опыт с CI/CD, Docker, продакшен-развёрткой
Бонус: опыт в healthcare и AI-комплаенсе
Условия:
— USD 6000-10000 / мес
— Remote (timezone +-2-3 часа от CET)
— Офлайн-встречи несколько раз в год (EU, другие локации)
— Работа в core team c founder’ом и СTO.
Задачи:
— Работать от задачи до результата: разобраться в контексте, определить критерии готовности, выбрать решение, реализовать его и проверить результат после запуска.
— Самостоятельно конкретизировать требования: переводить продуктовую цель и ожидаемый результат в требования, ограничения, архитектуру и план реализации.
— Принимать инженерные решения: выбирать подходы, технологии и архитектуру исходя из задачи, обосновывать ключевые решения и понимать их последствия.
— Работать с AI-агентами как с основным инструментом разработки: декомпозировать задачи, формировать контекст, задавать ограничения, параллелить работу и проверять результат.
— Понимать создаваемую систему целиком: разбираться в коде, архитектуре, данных, инфраструктуре и интеграциях настолько глубоко, насколько этого требует задача.
— Быстро осваивать новые области: незнакомый стек, технология или предметная область не должны существенно замедлять работу.
— Замечать возможности для улучшения: находить технические и продуктовые проблемы, оценивать их значимость и доводить полезные изменения до результата.
Требования:
— Создавали реальные системы или продукты и можете подробно рассказать о своей роли в них.
— Способны самостоятельно вести задачу от постановки до production.
— Умеете проектировать системы и принимать технические решения.
— Регулярно используете AI-агентов в разработке.
— Понимаете код и архитектуру, которые создаются с помощью AI.
— Умеете проверять результат работы агентов и находить ошибки в их решениях.
— Быстро разбираетесь в незнакомом коде, технологиях и предметных областях.
— Имеете сильную инженерную или математическую базу.
Особенно интересно:
— Собственные проекты, open-source, продуктовый или предпринимательский опыт.
— Проекты, где самостоятельно определяли решение, строили систему и отвечали за её развитие.
— Опыт создания собственной инфраструктуры для AI-разработки, которая позволила стать в чем-то лучше других разработчиков.
Роль вряд ли подойдёт, если:
— Нужен подробный технический план перед началом работы.
— Предпочитаете работать только внутри одного технологического слоя.
— AI используется в основном для отдельных вопросов или autocomplete.
— Не готовы отвечать за решения, которые предлагает AI.
— Комфортнее реализовывать уже спроектированное решение, чем проектировать его самостоятельно.
Процесс отбора:
1. Короткое знакомство: обсуждение проектов, опыта и самостоятельных задач.
2. Практический блок: одна задача, приближенная к реальной работе, около часа совместной разработки.
Отклик:
Пришлите то, что лучше всего показывает ваш уровень: работающий продукт, GitHub, open-source проект, pet-project или собственный бизнес. Резюме можно приложить, если оно помогает понять ваш опыт.
О компании OperAI — интерактивная система на базе ИИ для управления операционной деятельностью компании. Цель — создать «второй мозг для CEO», сделать процессы прозрачными и управляемыми, помочь руководителям видеть риски, договорённости и реальное состояние компании. Сейчас запускают пилоты с первыми командами и проверяют продуктовые гипотезы.
Требования:
— Опыт в продуктовой или data-аналитике от 3 лет
— Опыт проектирования архитектуры данных и построения аналитической инфраструктуры с нуля
— Умение создавать модели, схемы и пайплайны для сбора, обработки и хранения структурированных и неструктурированных данных, в том числе с AI
— Практический опыт работы с неструктурированными данными: переписками, расшифровками встреч, документами и корпоративными коммуникациями
— Опыт построения процессов разметки данных: разработка схем разметки, критериев качества и инструкций для разметчиков
— Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных
— Понимание ETL/ELT-процессов, требований к качеству данных и принципов Data Governance
— Глубокое понимание принципов работы LLM, embeddings, RAG и AI-агентов
— Умение проектировать метрики и системы оценки AI-функций: точность, полнота, галлюцинации и реальная польза для пользователя
— Готовность брать на себя ответственность и строить аналитическую функцию продукта с нуля
Задачи:
— Проектировать систему внутренней аналитики
— Проектировать структуру хранения данных: события, встречи, задачи, решения, коммуникации и связи между ними
— Помогать формировать единую модель данных для AI-функций продукта
— Оценивать качество работы LLM: точность извлечения фактов, полноту, галлюцинации и полезность результатов
— Разрабатывать подходы к разметке данных и созданию датасетов для тестирования AI-системы
— Участвовать в проектировании AI-пайплайнов, RAG, embeddings и систем поиска по корпоративным данным
— Находить закономерности в операционных процессах клиентов и превращать их в продуктовые решения
— Определять ключевые продуктовые метрики и строить дашборды для команды и фаундеров
— Анализировать поведение пользователей, пилотные запуски и продуктовые гипотезы
— Вместе с разработчиками улучшать качество, наблюдаемость и надёжность продукта
Будет большим плюсом:
— Опыт проектирования архитектуры AI- или ML-систем
— Работа с LLM API, векторными базами, LangChain/LangGraph или аналогичными инструментами
— Опыт построения систем мониторинга и оценки качества LLM
— Понимание операционной деятельности компаний: задач, встреч, решений, ответственности, сроков и отчётности
— Опыт работы с BI-инструментами и продуктовыми системами аналитики
— Опыт в B2B SaaS, стартапах или продуктах для руководителей и команд
— Опыт взаимодействия с data engineering, ML и backend-командами
Условия:
— Equity-модель компенсации на начальном этапе — опцион
— Возможность с нуля построить аналитику AI-продукта
— Высокое влияние на архитектуру, продуктовые решения и развитие компании
— Прямая работа с фаундерами
— Пилотные клиенты и реальные данные для проверки гипотез
— Гибкий формат работы и быстрый цикл принятия решений
— Возможность вырасти в Head of Data / AI Analytics по мере развития проекта
