Вакансии

Мы ищем: Талантливого NLP-разработчика на стажировку, которому предстоит работать над интересными высоконагруженными проектами. Требования: — Опыт разработки на Python от 1–2 лет; — Базовое понимание LLM и AI-агентов; — Практический опыт или уверенное понимание RAG-подхода; — Опыт работы с векторными БД или embeddings (FAISS / Qdrant / аналоги — базовый уровень); — Опыт backend-разработки (FastAPI / Flask); — Понимание REST API, JSON, асинхронности; — Готовность развиваться в AI-направлении. Будет плюсом: — Опыт работы с LLM API (OpenAI / open-source модели); — Знакомство с LoRA / PEFT (pet-проекты, эксперименты); — Базовый опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, NATS); — Docker (базовый уровень); — Pet-проекты с AI-агентами или RAG. Условия: — Работа в команде экспертов; — Широкий технологический стек, сотни проектов; — Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби; — Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии; — Организована удалённая работа, при этом есть просторные офисы с зонами коворкинга; — Возможность прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком full-stack; — Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка; — Активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по развитию hard и soft skills; — 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании; — Корпоративная база знаний и социальная сеть для удобства общения с каждым из 1500+ сотрудников. Дополнительно: — Решение Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ о предоставлении государственной аккредитации организации, осуществляющей деятельность в области информационных технологий от 10.03.2022 №АО-20220309-3771014210-3

Про нас: В нашей ML-команде сейчас 5 человек. Мы работаем над: • AI-агентом для работы с облачным хранилищем и документами; • сервисом извлечения данных из контрактов и счетов; • RAG-базой знаний по Fileforce для клиентов; • системой поиска аномалий в пользовательских логах. В разработке активно используем современные AI-инструменты и кодинговые агенты (Claude Code, Codex) Задачи: • Разрабатывать новые и поддерживать/улучшать существующие проекты (backend+ML+участие в деплое), а также улучшать мониторинг и аналитику запущенных проектов Требования: • высшее техническое образование (диплом потребуется для оформления японской рабочей визы) • 3+ года опыта в Machine Learning; • опыт самостоятельного ведения проектов; • опыт с agentic/RAG-системами будет большим плюсом; • опыт разработки с помощью кодинговых агентов; • интерес к новым AI-технологиям и готовность постоянно разбираться в новых подходах; • английский на уровне свободного чтения технической документации • релевантный опыт с частью стека и способность быстро осваивать новое: LangGraph, DeepAgents, FastAPI, PostgreSQL, ClickHouse, Docker, vLLM, OpenAI API, AWS S3, Langfuse, OpenTelemetry, MCP, Redis, AWS SQS. Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: работа преимущественно с данными (файлами различных форматов) компаний из хранилища через внутреннее API, AWS S3, Elasticsearch 2. Железо: на текущий момент преимущественно AWS инфраструктура, аренда VM под проекты и доступ к моделям по API. При экономической эффективности - собственное развертывание. Для работы: ПК в офисе, подключение к AWS VM по ssh, простой ноутбук для удаленной работы 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Сейчас в компании упор на ML проекты, поскольку наша команда отвечает за все ML проекты, то влияние и высокие ожидания от проектов у руководства. 4. Уровень развития Data Science в компании? Запущено несколько крупных проектов, настроена основная инфраструктура/пайплайны (разработка, интеграция с внутренними сервисами, мониторинг, базовая аналитика, практика работы с кодинговыми агентами и тд), при этом улучшение процессов и вовлечения ML проектов в процессы компании продолжается. 5. Роль дата сайентиста: ДС-ы участвуют в проработке и реализации полного цикла проектов/фичей совместно с бэкенд и фронтенд командами 6. Бэкграунд у вашего руководителя? linkedin https://www.linkedin.com/in/nikita-vasilenko-ds/ 7. Как часто вам будут мешать работать? Daily meetings 15-20 мин + обсуждения прогресса/фичей внутри команды по мере необходимости 8. Карьерный рост: рост по зп возможен в рамках ежегодного планирования бюджета 9. Prod/Research: Prod 90% 10. Функция сервиса или лидера? На данном этапе сервисных функций больше.

Задачи: — Управление командой: распределять и делегировать задачи, помогать подчинённым развиваться, ставить цели и мотивировать сотрудников, нанимать новых сотрудников, следить за рабочими процессами, улучшать их и повышать эффективность команды. — Реализация проектов: отвечать за реализацию проектов в команде, вместе с менеджерами и другими командами искать лучшие способы добавления новой продуктовой функциональности, оценивать задачи, планировать работу, разбивать её на части, прорабатывать архитектуру и технические решения. — Техническое развитие продукта: формировать и реализовывать технологическую стратегию развития платформы, следить за качеством, ускорять работу приложения, внедрять новые подходы, инструменты и решения. Требования: — Руководили командой разработки и хотите дальше развиваться в этой роли. — Разрабатывали и проектировали сложные веб‑приложения. — Имеете хороший технический бэкграунд и знаете стек React + TypeScript. — Запускали большие сложные фичи и умеете работать с рисками. — Умеете анализировать и улучшать рабочие процессы в команде. — Используете ИИ‑агентов в работе. — Постоянно развиваетесь сами и готовы помогать расти другим.

Задачи: — писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами — допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды — собирать лендинги и продуктовые страницы из готовых блоков под брендбук — делать UI поверх AI-сервисов: дашборды, плагины для мессенджера, обучающие интерфейсы — поднимать сервисы в инфраструктуре компании, привязывать домены, чинить мониторинг — конкретный микс задач под сильные стороны и интересы кандидата Требования: — знакомство с LLM-харнесом (Claude Code / Codex / VS Code + Claude Code extension), понимание контекста, скиллов, sub-agents, MCP — базовый код: умение читать чужой Python / JS / TS-сервис, разбираться и вносить изменения — Linux, Docker, git на уровне уверенного пользования терминалом — самостоятельность в работе, умение декомпозировать задачи — английский на уровне чтения документации — будет плюсом: Next.js, React, TypeScript, Tailwind, shadcn/ui, Python, Node.js, опыт деплоя и работы с CI/CD, Figma, базовое SEO Условия: — формат работы: можно удалённо

Требуется разработчик с опытом работы на Java и Python для участия в проекте, направленном на создание платформы для обработки юридических документов и корпоративных данных. В рамках проекта применяются технологии LLM-агентов, RAG-поиска, MCP-инструментов, а также интеграция с внутренним веб-сервисом, построенным на Java/Spring. Основные обязанности включают разработку backend-сервисов на Python и Java, интеграцию LLM, внешних API и MCP-инструментов, реализацию RAG, embeddings и поисковых функций по документам, создание механизмов проверки результатов моделей, работу с PostgreSQL, Redis и файловыми хранилищами, написание тестов, настройку логирования и мониторинга, а также участие в проектировании решений и выводе функционала в production. Кандидат должен уверенно владеть Python и Java, иметь опыт разработки backend-сервисов и REST API, практические знания LLM или понимание принципов LLM-приложений, опыт работы с PostgreSQL, умение писать тестируемый код и разбираться в существующем коде, а также понимание вопросов безопасности и разграничения доступа к данным. Важна самостоятельность в решении задач и способность взаимодействовать с другими командами. Дополнительным преимуществом будет опыт работы с RAG, embeddings, семантическим или гибридным поиском, разработкой MCP-сервисов или LLM-agent систем, обработкой DOCX, PDF и Excel с использованием OOXML или Apache POI, оценкой качества ответов LLM, опытом в LegalTech, ContractTech или электронном документообороте, а также знание корпоративных или локально развёрнутых LLM. Проект рассчитан до конца 2026 года с возможным продлением на 2027 год, работа удалённая, зарплата от 200 000 рублей на руки.

Проект: Развиваем платформу для работы с юридическими документами и корпоративными данными. В проекте используются LLM-агент, RAG-поиск, MCP-инструменты и интеграция с внутренним веб-сервисом на Java/Spring. Продолжительность проекта: до конца 2026, плюс в планах пролонгация на 27г. Задачи: — Разработка backend-сервисов на Python и Java. — Интеграция LLM, внешних API и MCP-инструментов. — Реализация RAG, embeddings и поиска по документам. — Создание проверок результатов работы модели. — Интеграция с PostgreSQL, Redis и файловым хранилищем. — Написание тестов, настройка логирования и мониторинга. — Участие в проектировании решений и выводе функциональности в production. Требования: — Уверенное владение Python и Java (важно, чтобы кандидат занимался задачами AI на питоне и мог подключать их к решению на джаве). — Опыт разработки backend-сервисов и REST API. — Практический опыт работы с LLM или понимание основных принципов LLM-приложений. — Опыт работы с PostgreSQL. — Умение писать тестируемый код и разбираться в существующей кодовой базе. — Понимание вопросов безопасности и разграничения доступа к данным. — Готовность самостоятельно решать задачи и взаимодействовать с другими командами. Будет плюсом: — Опыт работы с RAG, embeddings, семантическим или гибридным поиском. — Опыт разработки MCP-сервисов или LLM-agent систем. — Работа с DOCX, PDF и Excel, знание OOXML или Apache POI. — Опыт оценки качества ответов LLM. — Опыт в LegalTech, ContractTech или электронном документообороте. — Знание корпоративных или локально развёрнутых LLM. Обязателен неймчек по образцу: Иванов Иван, Уровень - Senior, 1234@mail.ru (не корпоративная), Локация - Россия, Москва, Часовой пояс - (Мск), Опыт работы - 4+ лет.

Location: Москва Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени. Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям. Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель. Обязанности * разработка и внедрение AI-агентов на базе LLM (Python, LangChain, LangGraph) * проектирование и внедрение мультиагентной платформы для обработки больших объемов данных о деятельности субъектов малого и микробизнеса * создание механизмов автоматического мониторинга и выявления ранних признаков риска возникновения просроченной задолженности среди клиентов сегмента ММБ * организация работы команды специалистов по разработке AI-решений: формирование требований, контроль качества выполнения проектов и своевременность исполнения задач * разработка методологии и инструментов автоматизированного когортного анализа клиентского портфеля малого и микробизнеса * подготовка прогнозных моделей, основанных на искусственном интеллекте, позволяющих своевременно реагировать на изменения состояния клиентской базы * взаимодействие с профильными департаментами компании для согласования подходов к обработке данных и интеграции решений. Требования * высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях * опыт работы с различными LLM * опыт разработки агентов * 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow) * глубокое знание SQL и оптимизации запросов * опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса * глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения * знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса. Будет преимуществом: * опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками * понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков * наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций * опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере * навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская / Тульская * 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: — Внедрение agent-assisted и SDD-практик в продуктовых командах; — Анализ кода и reverse engineering для спецификаций; — Исследования, пилоты и развитие Human‑in‑the‑Loop; — Создание микроинструментов и управление контекстом агентов…

Location: Москва Пульс — инновационная цифровая HR-платформа Сбера нового поколения, созданная на базе искусственного интеллекта. Ключевые характеристики: \* 230 000 активных пользователей \* 40+ приложений на единой платформе \* Уникальная разработка Сбера \* 82,3% удовлетворённости продуктом \* Обладатель премий в области UX/UI и HR. Обязанности * сбор и анализ требований к функциям системы * проектирование сценариев использования и взаимодействия front-back * взаимодействие со смежными сервисами и описание сценариев внутренних интеграций back-back * построение модели данных системы * создание функциональных спецификаций на разработку * документирование архитектуры решения и интеграций * участие в разборе багов * взаимодействие с разработчиками и дизайнерами для реализации требований * поддержание в актуальном состоянии проектной документации Требования * опыт работы системным аналитиком от 5 лет * знание методологий и инструментов системного анализа * умение создавать UML-диаграммы и технические спецификации * понимание микросервисной архитектуры, REST API, Kafka * опыт проектирования API, требований к регламенту взаимодействия, структурам данных (JSON, XML) * базовое знание SQL и проектирование моделей данных, ERD * понимание принципов разработки программного обеспечения * базовые знания в области AI (промптинг, управление контекстом, ИИ-агенты) * навыки эффективной коммуникации как с бизнес-заказчиками, так и с разработчиками * самостоятельность, энергичность, проактивность. Условия * гибридный формат работы * 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: Москва ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя!  Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений. У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях. Обязанности * ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн * разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач. * создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка). * интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг * разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML * обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг) * проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций * развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, - реализация интеграционных взаимодействий * формирование требований для построения мониторинга, логирования * проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации * организация внутренних процессов в команде разработки. Требования * знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей * опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком * отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью * плюсом будет знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры: Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки. Что ещё может пригодиться: * Hadoop, PySpark, Airflow * Scala, SQL * CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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.

Location: Москва Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений. У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях. обязанности. Обязанности * ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн * разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач * создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка) * интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг. * разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML * обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг). Требования * знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей * опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком * отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью. Плюсом будет: * знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры - Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL. Что ещё может пригодиться: * Hadoop, PySpark, Airflow * Scala, SQL * CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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: — Организация и управление тиражами/пилотами новых фичей продукта и изменениями в методологии процесса детального проектирования архитектуры АС — Консультирование пользователей по процессу проектирования детальной архитектуры АС в системе МЕТА и методологии проектирования — Вторая линия поддержки пользователей (разбор сложных кейсов, методологическая и технологическая поддержка запросов архитекторов АС по работе в МЕТА) — Организация и проведение митапов с пользователями — Обработка обратной связи и идей от пользователей — Формирование списка необходимых дополнений в обучающий курс по МЕТА и взаимодействие с коллегами из Корпоративного университета, формирование спецификаций для реализации онбординга новых архитекторов в инструмент и методологию детального проектирования — Актуализация CookBook проектирования детальной архитектуры, координация работ по учету в кукбуке технологического описания принципов работы архитектора АС в инструменте (МЕТА) с коллегами из смежных change-команд — Формирование и внедрение идей по оптимизации работы команды, в частности, связанных с внедрением AI в процессы сопровождения пользователей Основные критерии успеха: рост CSI продукта МЕТА, снижение количества жалоб и эскалаций, рост доли автоматизации в процессах клиентской поддержки. Требования: — Понимание архитектуры ПО и принципов разработки (Agile, Scrum) — Навыки написания технической документации (бизнес-требования, технические задания, инструкции пользователя) — Понимание принципов проектирования AI-агентов и подхода Spec-Driven Development (SDD) — Практический опыт в подготовке спецификаций с использованием LLM будет преимуществом — Знакомство с методологией TOGAF — Опыт работы с продуктами Atlassian: Confluence, Jira — Коммуникативные навыки (активное слушание, задавание правильных вопросов, ясное изложение мыслей, презентационные навыки) — Аналитическое и системное мышление, критическое мышление — Умение работать в условиях недостатка информации, адаптироваться к изменениям, проактивность — Опыт командного взаимодействия и работы в agile-команде — Опыт консультирования пользователей и работы на 2-ой линии поддержки — Опыт организации и проведения дистанционных митапов с количеством участников до 500 человек — Наличие опыта работы в АС МЕТА будет преимуществом. Условия: — Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — Гибридный формат работы — Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов — Большой 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 со скидкой -1/3 от текущей ставки — Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем. Примеры: система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин. Задачи: — разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM — адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO) — участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества — написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой. Требования: — неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов — знание Python, статистики и ML/DL-стека — опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров — опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) — опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents) — знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования — умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID) — опыт работы с Git. Преимуществом будет: — опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse — успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах) — вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face — погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам — знание других языков программирования (например, C++, Java). Условия: — оплачиваемая стажировка — возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская) — корпоративный спортзал и зоны отдыха.

Задачи: — разработка, тестирование и внедрение ИИ-агентов (в том числе LLM-as-a-Judge) и классических ML-моделей для оценки качества, детекции аномалий, прогнозирования деградации и автоматической локализации причин сбоев — исследование и внедрение новых подходов в области настройки LLM, LLM-as-a-Judge и RAG, чтобы сделать мониторинг точнее, стабильнее и понятнее — ведение проекта по полному циклу: от идеи и прототипа до рабочего решения в проде, его тестирования и поддержки — проектирование пайплайнов для работы с данными (трейсами агентов) и обучения моделей, интегрируя их в нашу MLOps экосистему — взаимодействие с командами разработки и валидации ИИ-агентов, MLOps для интеграции решений и формирования лучших практик. Требования: — глубокое знание математической статистики, алгоритмов классического ML и архитектур нейросетей — опыт работы от 5 лет в роли Data Science / Machine Learning с полным циклом разработки — от исследований и прототипирования до внедрения в прод и мониторинга — опыт проведения аналитических исследований (R&D): умение самостоятельно изучать проблемную область, формулировать и проверять гипотезы, выбирать и адаптировать state-of-the-art методы под задачи проекта — уверенное владение стеком технологий для анализа, экспериментов и разработки: NumPy, Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoostOptuna / Hyperopt — навык написание чистого, модульного кода на Python, понимание принципов SOLID, опыт работы с Git. Будет преимуществом: — опыт разработки ИИ-агентов / агентных систем, понимание принципов их работы, коммуникации и оркестрации — опыт работы с трейсами и метаданными ИИ-агентов (OpenAI, Arize Phoenix, LangSmith) — опыт работы с векторными базами данных — знание observability-стека (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana) для мониторинга ML-систем — публикации или значимый вклад в open-source в области ML/NLP/LLM. Условия: — комфортный современный офис: г. Москва, метро Кутузовский пр. — формат работы– офис, по согласованию с руководителем возможно выполнение пула задач в гибридном формате — 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 — расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи — ипотека для сотрудников — бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio) — Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM — Писать интеграции с МИС и CRM клиник (расписание врачей, запись пациентов) и с внешними API — Проектировать REST API для веб-интерфейса операторов и админки клиник — Работать с фоновыми задачами и очередями (Celery / TaskIQ, RabbitMQ, Redis) — Проектировать схемы данных и оптимизировать запросы в PostgreSQL — Разбирать логи звонков, находить и исправлять ошибки в поведении агента — Участвовать в код-ревью, покрывать код тестами, улучшать кодовую базу — Деплоить и сопровождать сервисы в Docker на Ubuntu Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 1 до 3 лет — Опыт разработки на FastAPI и уверенное понимание async/await в Python — Pydantic (v2): валидация данных, схемы запросов и ответов, настройки — PostgreSQL: уверенный SQL, индексы, оптимизация запросов — Опыт с SQLAlchemy — Alembic: написание и сопровождение миграций — Celery: фоновые и отложенные задачи, ретраи, периодические задачи — RabbitMQ: понимание очередей, exchange и routing, гарантий доставки — Redis: кэширование, брокер/бэкенд для задач, TTL, базовые структуры данных — Docker и Docker Compose: умение собрать образ, поднять окружение из нескольких сервисов и разобраться, почему оно не стартует — Git и pull request-флоу (GitHub) — Linux (Ubuntu) на уровне повседневных задач: логи, процессы, сеть — Умение читать чужой код, задавать вопросы и доводить задачи до прода Будет плюсом: — Опыт интеграции с LLM API (OpenAI-совместимые API, vLLM), промпт-инжиниринг, structured output — Знакомство с LangGraph, LangChain или другими фреймворками для агентов — Опыт с real-time системами: WebSocket, стриминг, работа с аудио — Знакомство с IP-телефонией (SIP, Asterisk, LiveKit) или с медиапайплайнами (Pipecat) — Опыт интеграций с медицинскими информационными системами — Тесты на pytest как привычная часть работы Условия: — Зарплата 80 000–120 000 ₽ на руки, конкретная сумма — по итогам собеседования — Удалённая работа — Оформление по ТК или как самозанятый — Короткий путь от задачи до прода, без месяцев согласований — Прямое влияние на технические решения: открытость к предложениям по стеку и архитектуре

Location: Новосибирск Сбер приглашает кандидатов на должность ведущего специалиста по цифровым технологиям аудита. Мы ищем талантливых людей, желающих развиваться в сфере информационных технологий и прошедших обучение по Data Science. Если у вас есть опыт работы, мы будем рады видеть вас в нашей команде! Если же вы только начинаете свой путь в этой области, мы готовы предоставить вам все необходимые знания и навыки для успешной карьеры. Представьте себя частью команды профессионалов, где каждый день вы будете сталкиваться с новыми вызовами и возможностями для роста. Наша компания ищет именно таких людей – амбициозных, умных и готовых к развитию. Мы рады видеть в числе наших соискателей как выпускников вузов, так и студентов последних курсов. Обязанности ### Что нужно делать: * проводить анализ, работать с базами данных * писать скрипты/запросы на языке программирования * участвовать в аудиторских проверках. Требования ### Мы ждем, что ты: * имеешь высшее образование (экономическое/техническое/физико-математическое/в области ИТ-технологий) * способен эффективно функционировать в условиях многозадачности и обобщать большой объем информации из различных источников – важные качества для нашего идеального кандидата * обладаешь навыками работы с генеративными AI-моделями; имеешь опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * имеешь опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * используешь инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Технические навыки: * знание офисных ПО на уровне уверенного пользователя * уверенный пользователь Excel * знание языков SQL, Python, опыт программирования. Условия ### Что мы предлагаем: * работа в крупнейшем банке России * трудоустройство согласно ТК РФ * работа в офисе по адресу: Красный проспект, 46 * без возможности удаленной работы * возможность карьерного роста * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * льготные условия кредитования * ДМС с первого дня и льготное страхование для близких * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративная пенсионная программа * обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию * курсы для будущих родителей, материальная поддержка молодых мам, детский отдых и подарки за счет компании * реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение.

Разыскивается Комьюнити Менеджер в деловое сообщество для успешных людей «Арк». Основатель «Арк» - Евгений Глузман, выпускник Лондонского Университета, в прошлом разработчик (создавал ИИ-агентов для Сбера как Senior Data Scientist) и Директор по Маркетингу. Арк организует для членов клуба мероприятия - нетворкинги, конференции, мастермайнды, выезды в элитные отели. Сейчас планируется запуск цифровой платформы Арк Бизнес с курсами, сетью для нетворкинга и системой мероприятий и прочих услуг для успешных людей. В долгосрочной перспективе планируется выход на глобальный рынок. Арк вырастет в крупную компанию которая будет проводить ключевые мероприятия в благотворительной, научной, культурной и других сферах деятельности. Комьюнити Менеджер «Арк» это лидер, который несет ответственность за членов делового сообщества и всячески им помогает используя деловые связи и ресурсы компании. Вы получите в управление бюджет и помощь нашей команды, будете организовывать регулярные мероприятия, поддерживать связь со всеми членами клуба, помогать им с нетворкингом и решением личных и бизнес задач. Обязанности: — Привлечение новых членов в бизнес сообщество по вашим теплым связям (предполагается комиссия с продаж до 50% на раннем этапе развития компании) — Организация и проведение мероприятий - нетворкингов, мастермайндов, конференций, культурных и развлекательных мероприятий — Общение с членами сообщества в соц сетях, работа «матчмейкером» - знакомство людей друг с другом, подбор друзей, менторов, партнеров, коллег — Регулярный отчет перед руководством о ваших «подопечных» - сколько было проведено мероприятий, какие поднимались вопросы, какие услуги были предоставлены членам сообщества Требования: — Вы имеете большое количество теплых связей среди успешных людей: высокооплачиваемых профессионалов, директоров и VP в топ компаниях или министерствах, предпринимателей, культурных деятелей — Вам часто приходилось выступать организатором мероприятий - тусовок, конференций, корпоративов, бизнес тренингов — В вашем кругу общения вы «душа компании» - вы многое знаете о людях, любите помогать им в решении личных и деловых проблем, у вас есть «свои люди» в разных кругах общества, вы можете выступить на публике — Вы дипломатичны, исполнительны, умеете плавно решать конфликтные ситуации — Вы хорошо организованы, способны вести таблицы, отчетность, управлять бюджетом, ведете заметки и протоколы Желательно: — Опыт работы в продажах - b2b, b2c, больших сделках — Опыт работы event менеджером - подбор площадок, кейтеринг, свет, музыка, обслуживающий персонал — Опыт работы бизнес-тренером, коучем, психотерапевтом — Опыт работы комьюнити менеджером в онлайн сообществах, образовательных проектах, платформах с курсами и инфопродуктами Условия: — Базовый оклад выше рынка — Комиссия в % от чека за приглашенных в сообщество людей — Ежемесячный бонус в % от прибыли компании

Задачи: — Улучшение MCP-сервера: расширение функциональности, добавление инструментов для поиска и получения детальной информации о компонентах (пропсы, API, примеры) для поддержки AI-ассистентов. — Разработка аналога Context7 для Яндекс 360: создание системы автоматической индексации и предоставления документации по внутренним пакетам Яндекс 360 в формате, оптимизированном для AI, с использованием MCP/API. — Создание системы управления правилами и промптами для AI-ассистентов: разработка централизованного хранилища версионированных промптов и правил поведения AI-ассистентов с возможностью наследования и автоматической подстановки в контекст. — Генерация AI-дружественной документации: создание CI/CD-пайплайнов и скриптов для автоматической генерации документации из исходного кода, включающей компактные сигнатуры, метаданные и примеры, с использованием MCP-серверов и системы внутреннего Context7. Требования: — Хорошее знание TypeScript. — Опыт работы с AI-код-ассистентами. — Ежедневное использование Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и других AI-ассистентов в реальных проектах. — Понимание работы AI-агентов и правильного использования окна контекста. — Умение определять недостаток контекста у агента и способы его исправления. — Способность объяснить разницу между хорошим и плохим промптом на примерах. Будет плюсом: — Опыт разработки MCP-серверов. — Опыт работы с Figma API или другими инструментами дизайна. — Понимание CI/CD-процессов и опыт настройки автоматизации. — Знание архитектуры дизайн-систем и UI-библиотек (prop API, tokens, theming).