Location: Москва
**Сам продукт SMILE - no-code решение**, предоставляющее клиенту удобный сервис для **быстрого создания** безопасных мультипротокольных **интеграций.**
Продукт помогает всем участникам экосистемы Сбер, испытывающим потребность в обмене информацией с другими участниками, решать **проблемы** сложности, дороговизны и непонимания процесса **построения интеграции.**
С помощью концепции no-code для разработки самих взаимодействий и их сопровождения, мы позволяем клиентам существенно уменьшать Т2М своих бизнес-продуктов, а также с минимальными затратами проверять свои продуктовые гипотезы.
Наша команда работает над модулями по сбору и формализации требований от бизнеса для реализации различных сценариев интеграции.
**А также продукт Мастерская AI-HUB -** портал для упрощения пользовательских сценариев регистрации / валидации и сборки AI-решений.
В нашу команду требуется Системный Аналитик для усиления направления.
Обязанности
### Твои задачи:
* участие в планировании спринтов и продуктовых бэклогов, декомпозиции и формировании требований к доработкам
* проработка архитектурных решений
* исследование бизнес-процессов и клиентских путей, подлежащих автоматизации
* взаимодействие с заказчиком с целью сбора информации, уточнение бизнес -требований
* сбор, анализ, проработка и согласование системных требований к АС и интеграциям со смежными системами
* декомпозиция бизнес-требований
* документирование API с помощью Swagger/OpenAPI
* подготовка технической документации для описания функционала системы и интеграционных интерфейсов
* экспертная поддержка тестирования (в т.ч. при подготовке тест-кейсов), приёмки, внедрения и сопровождения систем.
Требования
### Мы ожидаем, что у тебя есть:
* опыт работы системным аналитиком от 5 лет
* опыт проектирования и анализа автоматизированных систем
* знание методологий анализа и моделирования бизнес-процессов, опыт применения нотаций BPMN, UML (sequence-диаграммы)
* понимание принципов ООП и умение применять их при анализе предметной области с использованием ERD-диаграмм для проектирования структуры данных, знание основ БД
* навык декомпозиции задач и работы с сущностями пользовательских историй (User Story) и вариантов использования (Use Cases)
* опыт проектирования интеграционных взаимодействий с нуля (REST API)
* опыт работы в рамках Agile/Scrum
* опыт работы с системами управления задачами и базой знаний (Jira, Confluence)
* системное мышление, аналитический подход к решению задач, умение структурировать информацию и описывать сложные вещи простым и понятным языком
* базовый уровень английского языка для чтения технической документации и общения с командой разработчиков
* опыт использования LLM, навыки создания и использования AI-агентов
**Будем преимуществом:**
* опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, MQ)
* опыт инструментального использования AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
### Работа в Сбере - это:
**_срочный трудовой договор до 01.07.2027_**
* гибридный формат работы, после испытательного срока
* годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
* расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
* корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
* 90 дней удаленной работы из любого региона РФ
* льготная ипотека в Сбере
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия
О команде
Команда развивает AI-агента поддержки — систему, которая помогает пользователям решать вопросы без оператора. Агент должен распознать намерение, получить проверенные факты, найти актуальные знания, при необходимости предложить или выполнить допустимое действие, объяснимо завершить сценарий либо передать диалог человеку.
Какие задачи вас ждут:
управлять командой из 5 инженеров: проводить 1:1, давать обратную связь, ставить ожидания и проводить оценку эффективности;
понимать сильные стороны, мотивацию и зоны развития каждого сотрудника; формировать работающие планы развития и помогать людям расти в следующую роль;
своевременно разбирать риски, связанные с эффективностью и мотивацией, обсуждать вознаграждение в рамках процессов компании, работать с удержанием и конфликтами;
сформировать целевой дизайн команды: состав, компетенции, квалификацию, зоны ответственности по ключевым направлениям и план снижения bus-факторов;
выступать нанимающим менеджером: формировать профиль кандидата, проводить интервью, принимать решения о найме и организовывать онбординг;
делегировать ответственность за технические и продуктовые направления, развивать внутренних лидеров и кадровый резерв.
Примеры будущих задач:
зафиксировать цель, дизайн и план работ команды на 3–6 месяцев: продуктовые результаты, технические инициативы, владельцев, ресурсы, зависимости и риски;
довести один из приоритетных LLM-сценариев до измеримого результата в продакшене;
выстроить единый путь LLM-изменения от гипотезы и датасета до оценки качества, выкатки, наблюдения и решения о масштабировании;
сделать прозрачными причины плохих ответов, системных ошибок и переводов к оператору через метрики, трейсы и регрессионные наборы;
укрепить продакшен-контур: SLO, алерты, дежурства, откат изменений, лимиты задержки и стоимости, резервный маршрут при деградации модели или зависимости;
определить дефициты компетенций, снизить bus-факторы и сформировать план найма и развития команды;
делегировать значимые зоны ответственности и вырастить технических лидеров, которые могут самостоятельно вести проекты от начала до результата.
Мы ждём, что вы:
имеете опыт формального управления инженерной или кросс-функциональной командой от 3 человек;
уверенно проводите 1:1 и оценку эффективности, развиваете сотрудников, нанимаете, организуете онбординг и разрешаете сложные ситуации в команде;
умеете формировать целевое состояние команды, определять дефициты компетенций, выстраивать делегирование и снижать bus-факторы;
обладаете технической экспертизой на уровне старшего инженера в бэкенде или платформенной инженерии и готовы участвовать в дизайн-ревью, работе с кодом, прототипах и расследованиях;
проектировали и эксплуатировали продакшен-сервисы: API, базы данных, очереди, фоновые процессы, интеграции и распределённые системы;
управляли продуктовым и техническим планом работ на 3–6 месяцев, ресурсами и зависимостями нескольких функций или команд;
прикладно понимаете LLM- и агентные системы: промптинг и конфигурации, RAG, оценку качества, вызов инструментов, защитные ограничения, галлюцинации, участие человека, стоимость и задержки;
способны работать в высокой неопределённости и договариваться с продуктом, DS/ML, аналитикой, платформенными и доменными командами.
Будет здорово, если вы:
имеете опыт работы в кросс-функциональных командах с DS и ML или MLOps-составляющей.
Работа у нас — это:
возможность развиваться в сильной команде лидеров и помогать расти другим;
чёткая матрица компетенций с прозрачными ожиданиями на всех уровнях;
уникальный культурный код и сильное экспертное комьюнити;
расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование;
сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких;
корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение;
спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование;
компенсация питания;
личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;
комфортный офис в 2 минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха, а также возможность удалённой работы.
Задачи:
— Анализ клиентского опыта на разных стадиях взаимодействия с продуктом, исследование реальных болей клиентов.
— Разработка системы мониторинга ключевых метрик, масштабирование системы на новые продукты, создание дашбордов для приоритизации задач.
— Внедрение AI-агентов в процессы поддержки: сбор требований, формализация сценариев, анализ эффективности, поиск новых точек роста.
— Проведение А/B-тестов и развитие культуры A/B-тестирования: разработка дизайна, запуск, глубокий анализ результатов для оценки влияния на бизнес-показатели.
Требования:
— Хорошее знание математики и методов статистического анализа.
— Уверенное написание аналитического кода на SQL и Python.
— Опыт работы с LLM.
— Уверенное владение BI-инструментами.
Условия:
— Корпоративная подписка на чекапы, спорт, терапию, образовательные курсы и другие бонусы в Яндексе.
В рамках данной позиции необходимо разрабатывать и внедрять механизмы изоляции и контроля для агентных систем, включая создание песочниц для выполнения инструментов, строгую изоляцию контуров, установку лимитов на действия и реализацию функции аварийного отключения агентов. В задачи входит настройка детального аудита логов действий агентов в продакшене, а также разработка и настройка системы мониторинга аномального поведения с оповещениями о подозрительных паттернах. Требуется проводить моделирование угроз и threat modeling для новых сценариев агентов на этапе проектирования, а также разрабатывать архитектурные решения и фильтры для защиты от атак на LLM, таких как prompt injection, data exfiltration и jailbreak, включая внедрение строгой валидации выходных данных агентов. Необходимо организовывать и проводить атаки на собственные агентные системы для выявления уязвимостей до их эксплуатации злоумышленниками, а также проводить аудит безопасности агентных пайплайнов от команды LLM-инженеров до продакшен-выкатки. Контроль исходящих данных включает обеспечение соблюдения политик по использованию данных и инвентаризацию всех потоков информации, направляемой во внешние LLM-провайдеры. Важной частью работы является настройка IAM и управление секретами, проектирование и внедрение ролевой модели доступа для агентов, определение прав доступа и безопасное хранение с ротацией секретов. Также требуется опыт использования сканеров исходного кода (SAST/DAST), включая подбор, пилотирование, установку, администрирование и интеграцию в CI/CD-конвейер, а также помощь разработчикам в расшифровке результатов и устранении уязвимостей. Кандидат должен уверенно владеть Python, иметь глубокие знания Docker и Linux, а также понимание принципов работы CI/CD. Необходим практический опыт threat modeling, работа с системами управления секретами (например, HashiCorp Vault), внедрение IAM-моделей, настройка песочниц и изолированных окружений. Важно понимание работы LLM и агентных систем, опыт с фреймворками LangChain, LangGraph, MCP и знание принципов Claude Code. Кандидат должен быть готов не только проводить ревью кода, но и самостоятельно проектировать и создавать безопасных агентов.
Задачи:
— Построение контент-завода для генерации вирусного контента
— Продвижение цифровых продуктов: VPN, ИИ-агенты в Telegram, вайбкодинг
— Использование всех возможных нейросетей для создания контента
Требования:
— Активное использование нейросетей в работе
— Готовность работать с большими рекламными бюджетами (от 50 тысяч долларов)
Условия:
— Удалённая работа
— Зарплата от 150 тысяч рублей в месяц
— Работа с востребованными и модными продуктами с высоким спросом
Особенности:
— Вакансия сравнима с "Ревилайн", но ориентирована на цифровые продукты
— Мотивационная цитата: «Вас заменит не нейросеть, а человек с нейросетью»
Задачи:
— сегментировать базу: текущие и бывшие клиенты, партнёры и агенты, лиды без решения, клиенты с отложенной потребностью, подписчики;
— проектировать сценарии прогрева и реактивации — возвращать в контакт клиентов после завершённого проекта и партнёров без свежих заявок;
— запускать разовые и триггерные рассылки, следить за корректностью текстов, ссылок, UTM-меток;
— передавать продажам не просто контакт, а готовый коммерческий контекст: повод, историю касаний, следующий шаг;
— считать открытия, клики, заявки и передачи в продажи, показывать, где база не работает — данные, согласия, слабый повод;
— работать в Bitrix24, Roistat, сервисе рассылок и таск-трекере.
Требования:
— умение работать с CRM-базой: сегменты, статусы, история касаний, данные рассылок и результат;
— навык проектировать цепочки писем и сообщений под разные стадии клиентского пути, писать или брифовать короткие тексты без лишней рекламности;
— понимание разницы между холодным лидом, прогретым интересом, повторным клиентом и партнёром;
— способность видеть, где проблема — в канале, базе, предложении или продажах — и формулировать задачи смежным ролям (редактору, продуктовому маркетологу, CRM);
— соблюдение ограничений по персональным данным, согласиям и корректности экспертных обещаний.
Условия:
— оклад + бонус за результат CRM-сценариев;
— официальное оформление по ТК;
— возможна работа в форматах: офис, гибрид, удаленка;
— график 5/2 с 9:00 до 18:00;
— молодую команду, поддержку и человеческое общение;
— реальный карьерный рост внутри компании.
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!
Обязанности
* изучение написанных тест-кейсов,
* написание тест-кейсов на новую функциональность
* автоматизация UI-тестирования с помощью ZeroCode фрэймворка
* взаимодействие с аналитиками и разработчиками
* взаимодействие со смежными командами в рамках тестирования.
Требования
* понимание структуры и работы веб-приложений, хорошее знание json
* знание html разметки, структуру DOM элементов, поиска элементов на странице и xpath
* базовые знания javascript: поиск элементов по ID, написание обработчиков событий (onclick, onsubmit и т.п)
* опыт ручного тестирования, написания тест-кейсов, прохождение кейсов по тест-плану с опытом заведения и описания дефектов.
Будет плюсом:
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
Условия
* гибридный формат работы
* годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
* расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи после ИС
* корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
* 90 дней в году удаленной работы
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
Keenable создает поисковую инфраструктуру для AI-агентов.
Требования:
— Опыт с distributed systems
— Опыт с production infrastructure
— Опыт с Rust
Информация о компании:
— Ко-фаундер — Андрей Стыскин, ex CEO Яндекс Поиск и ex Director of Web Information Services в Amazon
— Размер команды — 11-50
— Инвестиции — $26M
Задачи:
— Координировать миграцию (Entry/Temporary/Visitor Permit, Yellow Slip) через агентов и юристов.
— Помогать сотрудникам с релокацией, адаптацией и арендой жилья.
— Контролировать кадровое делопроизводство (договоры, отпуска, регистрация в Social Insurance и GESY).
— Вести полный цикл подбора, развивать онбординг и проводить Exit-интервью.
Требования:
— Опыт в HR и знание миграционных процедур Кипра (GESY, Social Insurance).
— Опыт работы с внешними провайдерами и госструктурами Кипра.
— Умение самостоятельно закрывать вакансии и адаптировать новичков.
Условия:
— Официальное оформление.
— Офис в Лимасоле с гибким началом и концом рабочего дня.
— Конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально) плюс компенсация обедов.
— Перспективы карьерного и финансового роста.
Location: Москва
Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России.
Обязанности
* генерировать синтетические данные: математика, код, произвольная синтетика с сидами - документами из Web
* исследовать токенизацию и ее влияние на качество модели (возможно написание статей)
* решать задачи кластеризации миллиардов документов
* исследовать разные факторы, которыми обладают текстовые данные
* генерировать Vision данные для прокачки VLM
* разрабатывать новые алгоритмы парсинга HTML и исследовать его влияние на качество модели
* исследовать зависимости между pretrain данными и agentic capabilities итоговой модели
* разрабатывать стабильную инфраструктуру, которая будет поддерживать проведение сотен и тысяч экспериментов над данными.
Требования
* имеешь коммерческий релевантный опыт связанный с NLP или построением инфраструктуры для данных от двух лет.
Будет плюсом:
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
* опыт с MapReduce системами.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке)
* 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
* льготная программа ипотеки для сотрудников
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
-Анализировать продуктовую и техническую документацию и на основе этого готовить тестовые сценарии для разработчиков под дальнейшую автоматизацию
-Проводить shift-left тестирования
-Анализировать логи в grafana и прочих системах
-Проводить приемочное тестирование
-Заниматься развитием AI-скиллов для Claude
-Оптимизировать и улучшать процессы обеспечения качества в 5 командах
-Работать с автотестами: разбор падений и их правка
Требования:
-Опыт работы на аналогичной должности от 3 лет
-Умение работать с логами
-Навыки кросс-платформенного (web, mobile), API и интеграционного тестирования
-Владение инструментами тестирования (charles proxy, postman или их аналоги)
-Опыт базового использования AI-инструментов в работе (применение агентов и прочее)
-Готовность к работе в нескольких командах и кросс-командному взаимодействию (важно умение общаться и доносить свою точку зрения)
-Опыт улучшения процессов обеспечения качества (флоу работы с задачами, составление инструкций и т.д.)
-Будет плюсом: опыт работы в финтех
-Будет плюсом: опыт работы с автотестами (написание, исправление, анализ падений)
СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Компания развивает новое направление AI-native продуктов: мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы для улучшения понимания здоровья пользователя.
Ищут Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Роль не связана с ML Engineer или research, а требует сильной backend-инженерии с использованием FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграций, надежности, безопасности и observability. Работа в кросс-функциональной команде с ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA и Product.
Задачи:
— Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI.
— Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника.
— Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning.
— Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и при необходимости S3-compatible storage.
— Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces.
— Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking.
— Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях.
Требования:
— Опыт backend-разработки на Python от 3 лет.
— Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы.
— Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом.
— Уверенное владение Python.
— Здравый смысл в использовании ИИ-агентов.
— Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов.
— Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA.
— Опыт работы с микросервисами.
— Умение писать тесты для критичной backend-логики.
— Готовность работать в продуктовой команде с быстро меняющимися требованиями, где API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии.
Будет плюсом:
— Опыт работы с очередями: Kafka/RabbitMQ, Celery.
— Понимание зоны ответственности AI/ML и классического Python-сервиса.
— Знание AI/ML инструментов и подходов.
— Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или других доменах с чувствительными данными.
Требуется инженер, который понимает продуктовый сценарий, умеет уточнять требования, думает контрактами, состояниями, ошибками и edge cases, строит надежные интеграции с backend, mobile, PWA и AI-слоем, пишет поддерживаемый код, умеет работать с логами, trace id и production-инцидентами, аккуратно относится к медицинским и персональным данным.
Условия:
— Возможность строить AI-native health-продукт с нуля.
— Быстрый путь от backend-решения до мобильного пользовательского сценария.
— Сложные задачи на стыке backend, AI, медицинского контекста и пользовательских данных.
— Работа в кросс-функциональной команде с Product, TL, ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA, DevOps/MLOps и медицинскими экспертами.
— Удаленный формат внутри РФ или офис в Москве.
— Корпоративная техника.
— Медицинская программа с телемедициной, очными приемами, психологами, стоматологией, лабораторными и инструментальными диагностиками.
— Оплачиваемые курсы английского языка.
— СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов.
— Поддержка спорта и wellbeing-программы.
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.
Мы – команда, которая заменяет ручной анализ клиентского опыта и клиентских путей мультиагентной платформой по анализу клиентского опыта.
Мы не строим очередные дашборды для визуализации воронок. Мы создаем автономную систему, которая сама находит точки роста бизнеса. Вместо того, чтобы аналитики неделями сводили отчеты по CJM, мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, которые непрерывно исследуют поведение клиентов, существующие клиентские пути, анализируют конкурентов, находят отклонения, генерируют гипотезы и сами проверяют их влияние на метрики.
Обязанности
Задачи:
* подготовка и участие в ПСИ релизов агентов, включая валидацию и экспертную оценку документации, демонстрационных материалов и защиты решений перед банковскими регуляторами
* внедрение AI/ML-моделей и AI-агентов в промышленную эксплуатацию (сборка, деплой)
* обеспечение надёжности AI-систем: требования и контроль реализации мониторинга, аллертинга, логирования, трассировки, контроля качества (бизнес-метрики), обработки ошибок (retry, fallback)
* стабилизация работы ИТ-систем, выявление причин ошибок и инцидентов, организация мероприятий по их устранению
* взаимодействие с пользователями, смежными ИТ-подразделениями банка/ДЗО и командами разработки для улучшения архитектуры и тестирования продуктов
* runbook для дежурных администраторов, выстраивание zero-touch процессов, выстраивание IaC подхода с командами разработки
Требования
Мы ждем от кандидата:
* высшее образование
* опыт сопровождения автоматизированных систем в промышленной эксплуатации от 3-х лет, сопровождения серверов приложений (Tomcat, Websphere Application Server, Weblogic, WildFly, Nginx и т.п) и сервисов, развернутых на Red Hat OpenShift
* опыт администрирования Unix (Linux)
* опыт работы с реляционными БД, SQL, Rabbit MQ и Apache Kafka
* опыт построения систем мониторинга с использованием: Zabbix, Grafana, Splunk.
Будет плюсом:
* навыки работы с генеративными AI-моделями
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе.
Условия
Мы предлагаем:
* офис с метро Верхние Котлы (БЦ Чайка)
* формат работы гибридный
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* 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
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
О компании
Мы — команда из 150+ специалистов, работающая на удалёнке (график по календарю РФ). Компания развивает два ключевых направления:
Банкинг — выступаем финансовым шлюзом между банками, работаем с частными компаниями и мерчантами, обеспечиваем посредничество в финансовых потоках
Гейминг и гемблинг — платёжные решения и финтех-продукты для индустрии
Специализируемся на платёжных системах и финтехе: сопровождаем запуск и развитие платёжных продуктов, выстраиваем и поддерживаем работу с банками, PSP, платёжными агентами и другими партнёрами.
Задачи:
- Юридическое сопровождение запуска и развития платёжных продуктов, новых методов, партнёрских схем и интеграций
- Разработка и согласование договоров с банками, PSP, агрегаторами, платёжными агентами, мерчантами и другими контрагентами
- Построение договорных схем для платежей, переводов, эквайринга, C2C-сценариев, агентских моделей и трансграничных операций
- Консультирование бизнеса и продуктовых команд по юридическим рискам до запуска новых инициатив
- Контроль соответствия продуктов требованиям 161-ФЗ, 115-ФЗ и нормативным актам Банка России
- Участие в разработке политик и процедур по ПОД/ФТ, KYC и работе с контрагентами
- Сопровождение взаимодействия с Банком России: подготовка ответов на запросы, участие в проверках
- Правовая экспертиза договоров и инициатив, выявление и минимизация рисков
- Ведение претензионной работы по платёжной деятельности
- Мониторинг изменений законодательства и оценка их влияния на продукты
Требования:
- Высшее юридическое образование
- Опыт работы юристом от 5 лет, из них от 3 лет — в платёжном бизнесе (банк, PSP, НКО/РНКО, эквайринг, платёжная система)
- Уверенное знание 161-ФЗ «О национальной платёжной системе» и 115-ФЗ (ПОД/ФТ)
- Понимание процессов KYC/AML и оценки рисков контрагентов
- Реальный опыт взаимодействия с Банком России (запросы, проверки, отчётность)
- Опыт договорной работы с банками, PSP, агентами, мерчантами
- Умение видеть риски до запуска продукта и предлагать решения, а не только выводы
- Самостоятельность и системность в быстро меняющейся продуктовой среде
Будет плюсом:
- Опыт с НКО/РНКО, операторами по переводу денежных средств
- Опыт с трансграничными переводами и валютным регулированием
- Практика с СБП, эквайрингом, агентскими схемами
- Опыт получения лицензии / запуска регулируемого финтех-продукта
- Английский язык
Условия:
- Полная удаленка
- Сервисный договор
- В зп отталкиваемся от навыков кандидата и его предпочтений
Условия:
— Офис в Алматы, гибридный формат работы, график 5/2
— Корпоративное обучение за счёт компании, доступ к Choco University (AI-навыки, Vibecoding, AI-агенты)
— Корпоративная библиотека, ChocoFest, Speaker Day, Boosting Day
— Менторская система при онбординге для быстрого вхождения в проект
— Небольшая команда, тесное взаимодействие с CTO и минимум лишних согласований
— AI-native процессы: использование AI-инструментов в ежедневной разработке, развитие агентных подходов и автоматизации
Задачи:
— проектирование и реализация единой корпоративной агентной платформы, предоставляющей пользователю единую точку взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами;
— разработка главного агента-оркестратора, специализированных агентов, реестра инструментов;
— управление контекстом и состоянием, межагентное взаимодействие;
— интеграция с корпоративными системами;
— обеспечение безопасности, наблюдаемости, тестирование качества и отказоустойчивости;
— hands-on участие в разработке.
Требования:
— от 3 лет коммерческой backend-разработки;
— опыт технического проектирования распределённых систем;
— практический опыт работы с LLM и агентными системами;
— желательно наличие хотя бы одного агентного или LLM-продукта, доведённого до пилотной либо промышленной эксплуатации;
— опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля;
— умение работать в условиях неполных требований и формировать целевую архитектуру;
— способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов;
— практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows;
— понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и чат-ботом;
— опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры;
— планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач;
— выбор специализированного агента или инструмента;
— реализация взаимодействия между агентами, параллельное выполнение независимых задач;
— управление состоянием долгоживущих сценариев, работа с краткосрочной и долгосрочной памятью;
— контроль циклов, timeout, retry и fallback;
— разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов;
— реализация human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями;
— защита от бесконтрольного поведения агентов;
— межагентское взаимодействие: типизированные сообщения, контракты задач и результатов, делегирование задач, общий и изолированный контекст агентов, очереди и приоритеты задач, синхронное и асинхронное взаимодействие, передача управления, трассировка цепочки выполнения, предотвращение зацикливания, повторное выполнение и идемпотентность, обработка частичной недоступности агентов и инструментов;
— сильное знание Python, async/await и конкурентное выполнение;
— опыт работы с FastAPI, Pydantic, pytest;
— проектирование API и типизированных контрактов;
— модульная и гексагональная архитектура;
— интеграция нового функционала в существующие системы;
— опыт работы с REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events;
— работа с очередями сообщений и фоновыми задачами;
— опыт работы с долгоживущими и асинхронными процессами;
— понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов;
— умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка.
Условия:
— комфортный современный офис в Москве, ул. Вавилова 19;
— офисный формат работы на период испытательного срока, после возможен гибрид;
— ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия;
— корпоративный спортзал и зоны отдыха;
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций);
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
— 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.
Команда SberNBA занимается тремя большими направлениями: платформа коммуникаций и персональных предложений Сбера, поведенческая foundation model человека, бизнес направление коммуникаций от потребности клиента. Цель команды – сделать управление коммуникациями проще и эффективнее за счет гибкости платформенных инструментов и GenAI, моделировать поведение человека на краткосрочном и долгосрочном горизонте и использовать эти данные в бизнес-процессах банка, помогать человеку закрывать потребности быстрее и проще.
Обязанности:
— развивать команду и компетенции трайба на уровне DS экспертизы;
— строить, развивать и реализовывать стратегию развития трайба в части ML/AI;
— участвовать в создании кампейн платформы нового поколения, основанного на агентах;
— развивать системы генерации персонализированного контента;
— развивать Foundation Model (трансформерная модель понимания клиента на основе его действий в банке и экосистеме Сбера) и рекомендательные модели.
Требования:
— 10+ лет в DS / 5+ лет в промышленных RecSys в крупных компаниях;
— интеграция LLM в RecSys (RAG / генерация текста офферов);
— опыт управления командой 10+ DS и развития ML экспертизы на уровне подразделения;
— успешный опыт реализации сложных и масштабных ML проектов с доказанным бизнес-эффектом;
— хорошие коммуникативные навыки, готовность договариваться и находить оптимальные решения;
— стратегическое мышление;
— амбициозность и ориентация на бизнес-результат.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
— ежегодный пересмотр зарплаты и 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.
ОфисheadМосква
leadМосква, удалённая работа или гибрид, RU; Россия
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.
