Вакансии

Location: Москва Прикладная аналитическая платформа Блока Риски - это решение, позволяющее создавать аналитические витрины на Облаке Данных по различным направлениям бизнеса. Обязанности * разработка AI-агентов * работа с LLM * участие в проектировании и реализации инструментов автоматизации разработки. Требования * опыт работы от 3-х лет в роли Data Engineer * коммерческий опыт разработки AI агентов * опыт работы с LLM * уверенный опыт работы Python * уверенное знание SQL: сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия * только 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.

Location: Remote - Mexico Founded in 2012, Bugcrowd is the preemptive security platform that unifies exposure discovery and assessment, offensive testing, and intelligence shaped by AI and human insight to help organizations avoid, discover, and validate real-world risk. Bugcrowd helps security teams move faster by identifying the exposures that matter most so they can act first and stay ahead of attackers. By combining the power of humans and AI, teams can preempt attack paths and prevent breaches. Based in San Francisco and New Hampshire, Bugcrowd is supported by General Catalyst, Rally Ventures, Costanoa Ventures, and others. Visit www.bugcrowd.com . Job Summary If you like owning problems end to end, making security a default property of everything we build, and working closely with engineering, we want to meet you. Bugcrowd is looking for security engineers who move beyond standard tooling and drive measurable security outcomes our customers can rely on. You will help us shape a culture where security helps others succeed, not just points out problems. Essential Duties and Responsibilities Partner Closely with Engineering : Refine architecture, validate new features, and drive security investment while prioritizing engineering velocity Build Security Paved Roads : Contribute to the secure defaults, libraries, and "paved roads" that systematically eradicate entire classes of vulnerabilities rather than fixing bugs one by one Create Feedback Loops : Tune security tooling such as SAST, DAST, SCA, and secret scanning to reduce noise and focus on what matters Be our Best Customer : Ensure our bug bounty program can be a model for other customers. Experiment with new ways to leverage the creativity of the crowd. Provide feedback on new platform features to engineering and product Own Projects End to End : Lead cross-functional product security projects from scoping through delivery, influencing product and engineering roadmaps and clearly communicating risk to both technical and non-technical stakeholders Amplify our Impact : Use code and automation as a lever to scale coverage and eliminate repetitive work. Build systems based on incentives and accountability rather than just bureaucratic process Education, Experience, Knowledge, Skills, and Abilities 3+ years of experience in product security, application security, or secure software development Can review code, automate tasks, and build security tooling in at least one modern programming language (e.g., Python, Go, Ruby, Java) Hands-on experience with core application security practices — threat modeling, secure code review, and automated testing (SAST, DAST, SCA) — and a solid grasp of common vulnerability classes (e.g., OWASP Top 10) Demonstrated ability to manage projects and influence cross-functional partners across engineering, DevOps, and product. Bachelor's degree in engineering, computer science or relevant field, or equivalent practical experience Bonus Points (Preferred but not required) Previous experience with Bug Bounty or vulnerability disclosure programs A background in building "paved roads" or secure-by-default internal libraries to eliminate entire classes of vulnerabilities Hands-on experience securing cloud-native platforms and Infrastructure as Code (e.g., Terraform, AWS, GCP, Kubernetes, Docker) Experience working within a fast-paced, high-growth security or SaaS company Working Conditions and Physical Requirements The ideal candidate must be able to complete all physical requirements of the job with or without reasonable accommodation. Sitting and / or standing - Must be able to remain in a stationary position 50% of the time Carrying and / or lifting - Must be able to carry / move laptop as needed throughout the work day. Environment - remote, work-from-home 100% of the time Culture At Bugcrowd, we understand that diversity in the workplace is vital to a company’s success and growth. We strive to make sure that people are included and have a sense of being part of making Bugcrowd not only a great product but a great place to work. We regularly hear from both customers and researchers that Bugcrowd feels like a family, and we strive to maintain that internally as well. Our team consists of a broad range of people: musicians, adventure sports junkies, nature lovers, parents, cereal enthusiasts, night owls, cyclists, artists—you get the point. At Bugcrowd, we are solving security threats and vulnerabilities that are relevant to everyone, therefore we believe solving these problems takes all kinds of backgrounds. We value the perspectives and experiences people from underrepresented backgrounds bring. Disclaimer This position has access to highly confidential, sensitive information relating to the technologies of Bugcrowd. It is essential that the applicant possess the requisite integrity to maintain the information in the strictest confidence. The company is authorized to obtain background checks for employment purposes under state and federal law. Background checks will be conducted for positions that involve access to confidential or proprietary information (including trade secrets). Background checks may include Social Security verification, prior employment verification, personal and professional references, educational verification, and criminal history. Applicants with conviction histories will not be excluded from consideration to the extent required by law. Any personal data you submit in connection with your application will be processed in compliance with Bugcrowd's Privacy Policy, which you may review here: https://www.bugcrowd.com/privacy . Equal Employment Opportunity: Bugcrowd is EOE, Disability/Age Employer. Individuals seeking employment at Bugcrowd are considered without regards to race, color, religion, national origin, age, sex, marital status, ancestry, physical or mental disability, veteran status, gender identity, or sexual orientation. Bugcrowd is committed to the full inclusion of all qualified individuals. In keeping with our commitment, Bugcrowd will take the steps to assure that people with disabilities are provided reasonable accommodations. Accordingly, if reasonable accommodation is required to fully participate in the job application or interview process, to perform the essential functions of the position, and/or to receive all other benefits and privileges of employment, please contact HR at ADA at bugcrowd.com. Apply at: https://www.bugcrowd.com/about/careers/

Location: Москва Мы занимаемся тонкой настройкой клиентских стратегий: строим индивидуальные модели эластичности (uplift) к ставке по вкладам, потребкредитам, программам лояльности и другим продуктовым направлениям, прогнозируем досрочное погашение кредитов физлиц и повышаем экономическую эффективность розничного бизнеса на основе данных. Обязанности * работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей * разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний * проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов) * выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке * обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день. Требования * опыт работы Data Scientist от 5 лет * высшее техническое образование (будет плюсом если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны) * понимание теории вероятностей и статистики. * уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать) * владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, etc.) * плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * 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 создаем фундамент для технологического суверенитета, объединяя экспертизу в классическом банковском деле, платежных системах, B2B-логистике и AML/KYC-комплаенсе. Наши команды разработки создают продукты для миллионов пользователей. Сейчас мы переживаем масштабную технологическую трансформацию: переходим от традиционной микросервисной архитектуры к внедрению автономных ИИ-агентов и генеративного искусственного интеллекта во внутренние процессы. Обязанности **Обязанности** * Техническая настройка и администрирование инструментов безопасной разработки (SCA, систем связанных с контролем AI, систем связанных с практикой Container Security) * Взаимодействие с командами разработки, участие в митапах и контроль выполнения требований безопасности в конечных продуктах. * Триаж уязвимостей/дефектов кода, заведение задач на исправление на команды * Экспертиза по безопасности при создании систем с функциями ML/LLM; * Проработка требований и проведение контрольных мероприятий связанных с механизмами Guardrails (система защиты ИИ), которые обеспечивают безопасность и предсказуемость поведения ИИ агентов; * Проведение исследований по КБ в разрезе всех продуктовых команд; * Коммуникации с командами и их консультирование с целью реализации требования КБ; * Участие в разработка требований КБ с учетом нормативных актов и международных практик; * Изучение существующих продуктов и участие в интеграционных проектах. * Участие в проработке возможности автоматизаций процессов ИБ при помощи ИИ (Аудиты, выявление аномалий в логах, выявление ПДн в тестовых БД и т.д) Требования **Требования** * Опыт работы в области информационной безопасности приложений от 3-х лет; * Опыт администрирования систем участвующих в цикле безопасной разработки CI\\CD; * Опыт программирования (написание скриптов автоматизации, уверенный Python, знание основных ML-фреймворков PyTorch/TensorFlow); * Понимание процессов и этапов цикла безопасной разработки ПО (SSDLC); * Понимание, как работают угрозы из OWASP Top 10, OWASP Top 10 LLM, OWASP Mobile Top 10, CWE Top 25; * Понимание принципов работы микросервисной архитектуры и подходов к безопасности микросервисов (k8s); * Понимание различий видов тестирования (SAST,SCA,DAST,IAST); * Понимание основ сетевой безопасности; * Понимание принципов AI PDLC; * Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. **Будет плюсом:** * Опыт взаимодействия с продуктовыми командами в сфере КБ; * CISM,CISA,CEH или аналогичные сертификаты; * Опыт работы в направлении DevSecOps,AppSec; * Знание английского языка на уровне Intermediate. Условия **Условия** * Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Выставочная Башня Федерация); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Выгодная подписка на продукты и услуги компаний партнеров; * ДМС и страхование от несчастных случаев и болезней после 3-х месяцев работы; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Location: Москва Мы — команда «Мотивационный профиль» внутри юнита Data, мы определяем мотивы клиента и наша задача научиться использовать эти знания в бизнес процессах. Мы считаем, что за каждым действием клиента стоят не просто цифры, а жизненный контекст, долгосрочные цели, страхи и истинные мотивы человека, используя эту информацию мы можем делать более релевантные предложения и перестроить общение с клиентом. Обязанности * поиск таргет-групп для кампаний коммуникаций для клиентов Банка * сборка таргет-групп для кампаний коммуникаций * запуск кампании в CRM Банка на сформированную таргет-группу * мониторинг запущенных кампаний * заказ и контроль доработок витрин данных * формирование аналитической отчетности по кампаниям коммуникаций * ad-hoc запросы. Требования * высшее техническое /экономическое образование * знание SQL (обязательно), Python для анализа данных (желательно) * опыт работы в продуктовой аналитике от 1 года * опыт работы с hive, spark, Hadoop, Greenplum приветствуется * знание розничного банковского бизнеса является преимуществом * готовность к большому количеству коммуникаций * аналитический склад ума. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид * 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, 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 передовое ИТ подразделение, создающее дата платформу на сотни петобайт данных для крупшейнего юнита банка. Нами реализована загрузка, обработка и контроль качетсва разрозненных данных из сотен систем-истоников банка в единое хранилище в Data Lakehouse архитектуре на платформе Hadoop. Ищем сильных и энергичных дата инженеров для развития нашей платформы в сторону обработки данных в режимах батчевой и потоковой загрузки. Вы будете работать в сильной команде дата инженеров с сложными инженерными задачами, передовым стеком технологий и самыми большими объемами данных в Европе. Задачи разработки и поддержки витрин данных в Hadoop (HDFS, Icberg, Hive), ETL - Spark, CTL - Oozie, CI/CD - Jenkins + BitBucket. И NRT пайплайны, Kafka, dynamic tables. языки - Python, Java, Scala. Обязанности * разработка DWH/DataLake/LakeHouse * построение поставки данных в Batch/NRT/RealTime * оптимизация ETL * повышение актуальности данных * снижение latency доступа к данным * разработка и валидация архитектуры данных Требования * отличное знание SQL (join, CTE, оконные функции, фреймы и др.) * опыт работы с Hadoop, Spark, Iceberg/Paimon * опыт работы с Kafka и др. Брокерами * опыт работы с оркестраторами (например, Airflow) и CI/CD * опыт построения архитектуры данных (например, Data Vault, Инман, Кимбалл и др.) * опыт кратной оптимизации ETL * практическое знание python на уровне разработки ETL будет преимуществом * практическое знание java/scala будет преимуществом * практический опыт создания и защиты архитектуры данных будет преимуществом * практический опыт разработки solution-архитектуры data-продуктов будет преимуществом Условия * **офисный формат работы** (м Кутузовская ул. Поклонная 3) * 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.

Location: Москва Центр Исследований занимается созданием SoTA технологий искусственного интеллекта для анализа финансовых данных и их применения для AI-трансформации Блока Риски. Наша задача разработать и обучить мультимодальную reasoning модель, объединяющей текстовые данные и цифровые следы клиентов для улучшения качества решений банковских задач. Обязанности * проводить генерацию и очистку синтетических данных с использованием LLM и LLM-as-a-Judge подходов * обучать большую мультимодальную LLM (текст + цифровые следы клиентов) * применять RL подходы для улучшения reasoning способностей модели * выполнять валидацию на современных бенчмарках разработанного решения с точки зрения точности и корректности рассуждений * оценивать решения на real-world данных. **Железо и данные:** * выделенный кластер 500+ GPU A100 80GB * Spark/Hadoop для работы с Big Data * доступ ко всем банковским данным, необходимым для построения решения. Требования * опыт работы от 3-х лет * глубокие знания ML/DL (трансформеры, большие языковые модели) * уверенный опыт обучения LLM моделей * уверенные знания Python: torch, transformers, peft * Английский B2+. **Будет плюсом:** * опыт работы с мультимодальными моделями * знание методов RL для LLM (RLHF, DPO, GRPO, RLVR, GSPO) * опыт распределенного обучения больших моделей (FSDP, ZeRO, Mixed-precision, Tensor/Pipeline Parallelism) * публикации в топовых журналах (Q1) или конференциях (A-A\*) * общее понимание современных ИИ-инструментов и их возможностей. Условия * комфортный современный офис м. Кутузовский пр. или м. Волгоградский проспект * **формат работы - офис** * ежегодный пересмотр зарплаты 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 (для вакансий уровня Junior) * 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 В Центре робототехники Сбера мы обучаем модели, которые должны управлять роботами в сложных реальных условиях. Для этого мало просто собрать большое количество данных: нужно понимать, какие записи полезны, где в них ошибки и каких примеров модели не хватает. Сейчас нам нужен Data Analyst / Data Engineer в Data Conveyor Team, который будет находить проблемы в данных, оценивать их качество и проверять через обучение моделей, как состав датасета влияет на результат. Это роль на стыке анализа данных, инженерии данных и практических ML-экспериментов: нужно не только строить проверки качества, но и запускать обучение или дообучение моделей на разных версиях данных, сравнивать метрики и превращать выводы в конкретные решения по сбору, разметке, фильтрации и выборке. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности * строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение * запускать или сопровождать обучение и дообучение моделей на разных версиях датасетов, чтобы измерять влияние качества, состава и фильтрации данных на метрики модели * разрабатывать метрики качества данных и использовать их как диагностический сигнал до тех пор, пока не доказана связь с успешностью модели на роботе и в тестовых сценариях * формировать фильтры, уровни качества и стратегии выборки по качеству, разнообразию, задачам, объектам, окружениям, роботам, источникам и типам ошибок * проводить сравнительные эксперименты с составом данных, чтобы проверять, какие данные действительно помогают модели, а какие можно исключить или отправить на доработку * анализировать ошибки модели и переводить их в конкретные запросы на данные: что дособирать, что переразметить, что удалить, что добавить в выборку * готовить теги задач, объектов, окружений и ошибок, эталонные наборы примеров, правила контроля качества разметки и критерии приемки * исследовать, как изменения камер, конфигурации робота, калибровки или других сенсоров влияют на качество данных и результат модели * готовить краткие технические отчеты: гипотеза, данные, метрики, ограничения, выводы, рекомендуемые изменения для релиза датасета или плана сбора данных. Требования * 3+ года опыта в data analysis, data engineering, ML engineering, applied ML или близкой области * уверенный Python: pandas/polars, numpy, visualization, notebooks, batch data processing * SQL и опыт работы с большими датасетами, manifests, metadata, dashboards или analytics pipelines * понимание экспериментального дизайна: ablations, контрольные группы, statistical reliability, интерпретация метрик * базовое понимание ML training / eval loop и связи состава данных с метриками модели * умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, actions, task metadata, labels * способность переводить наблюдения из данных и ошибок модели в actionable recommendations * хорошая письменная коммуникация для отчетов, журналов решений и постановки задач смежным командам. Будет плюсом: * опыт с robot learning, VLA, imitation learning, RL, CV/VLM datasets или embodied AI * опыт с W&B, MLflow, Hydra, experiment tracking, dataset lineage * опыт с annotation QA, active learning, data curation, anomaly detection или quality scoring * понимание domain shift, camera shift, embodiment gap, task transfer и data-centric AI * 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. Условия * офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 * 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 Команда предоставляет высококачественную техническую поддержку и разрабатываем эффективные решения для автоматизации процессов, способствуя бесперебойной работе и развитию автоматизированных систем Казнчейства. Наш фокус направлен на удовлетворение потребностей пользователей и повышение общей производительности управления. обязанности **Стек технологий:** * СУБД: PostgreSQL, Apache Ignite, Apache Hadoop (Hive, Spark) * инфраструктура: Git, ArgoCD, Hashicorp Vault, RHEL – SberLinux, NGINX – SynGX, Ansible, HELM, Docker, Openshift\\Kubernetes, Jenkins, Nexus, Kafka * мониторинг: Grafana, ELK, Prometheus, Ключ-АСТРОМ * вackend: Java, DotNet, Python, Groovy * задачи ведем в Jira, а документацию в Confluence ##### ##### Обязанности * настройка и оптимизация CI/CD * использование инструментов, таких как Git, ArgoCD, Hashicorp Vault, HELM, Jenkins и другие * обеспечение высокой доступности приложений и инфраструктуры * использование Docker для контейнеризации приложений * настройка и управление Kubernetes * взаимодействие с командами разработчиков для понимания их требований и предложений по улучшению процессов разработки и развертывания * анализ и оптимизация производительности приложений и инфраструктуры. ##### Требования * понимание ITIL/ITSM процессов * уверенные знания Linux * опыт в реализации CI/CD, опыт работы с Ansible, HELM, Git * понимание работы web-сервера и программного брокера (на примере IIS, Nginx, Kafka) * опыт работы c СУБД: PostgreSQL * знание систем мониторинга: Zabbix, Grafana, Prometheus, ELK Stack * понимание принципов построения распределенных систем * администрирование и опыт работы с Docker, Kubernetes * опыт работы с оркестратором Jenkins и стат. анализатором SonarQube Условия * работа в г Москва, ул Вавилова 19 * график работы 5/2 с 9.00 до 18.00 * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * 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.

- построение сквозной аналитики маркетинга, продаж и денежных поступлений. - развитие Bitrix24: формирование требований, постановка задач подрядчикам и приёмка результатов.

– Опыт работы/практика в области практического анализа защищенности веб-приложений;

Location: Москва Миссия роли: стать лидером компетенций в команде, обеспечивая бесперебойную работу и развитие CI/CD-платформы для 400+ продуктовых сервисов, выступая ключевым экспертом для продуктовых команд при разборе платформенных ошибок и трансформируя пользовательские тикеты в системные улучшения продукта в рамках концепции RunForChange. Обязанности * лидерство процесса troubleshooting пользовательских тикетов на L1 * совершенствование процесса и качества разбора тикетов L1 по CI/CD * обработка инцидентов (диагностика, устранение, разбор первопричин (RCA)) * консультирование пользователей и команд разработки по работе с платформой, решение обращений пользователей по вопросам CI/CD и инструментам * координация проведения работ на стенде со смежными командами * сопровождение и отладка существующих pipeline (Jenkins и аналоги) * участие в развитии и улучшении пайплайнов совместно с командами развития * автоматизация рутинных операционных задач (Python, Groovy, Bash) * реализация собственных мониторингов для отслеживания качества сопровождаемых сервисов * работа с системами сбора метрик и логов (Prometheus, Grafana, ELK или аналоги) * реализовывать автоматизации для оптимизации внутренних трудозатрат и трудозатрат продуктовых команд. Требования * опыт работы с CI/CD пайплайнами (Jenkins-pipeline) * базовые знания Linux (Debian/RHEL-семейство) * понимание контейнеризации и оркестрации: Kubernetes и/или OpenShift — ключевой стек * навыки написания скриптов для автоматизации: Python и/или Groovy * базовое понимание работы nginx (конфигурация, диагностика проблем) * навыки анализа логов и диагностики сетевых проблем * понимание REST API, базовые навыки работы с curl/HTTP * понимание принципов сетевого взаимодействия (TCP/IP, DNS, балансировка). **Будет преимуществом:** * умение читать и разбирать чужие конфигурации и манифесты (YAML, Helm-чарты) * способность самостоятельно разобраться в незнакомом сервисе и помочь пользователю * опыт работы с Helm, Operators, кастомными ресурсами Kubernetes/OpenShift * опыт с брокерами сообщений (Kafka) * опыт с Terraform или Ansible * английский язык на уровне чтения технической документации. Условия * офис: г Москва, проспект Кутузовский, 32 * 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 * 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: AU: Sydney (45 Clarence St); AU: Melbourne: (260 Burwood Rd); AU: Brisbane (243 Edward St) Workplace: Hybrid Senior Software Engineer, AI Enablement The role & impact You'll join a small team that builds the tools, platforms and best practices helping engineers across Xero work with AI. Rather than shipping something once and moving on, you'll own it end to end from early experimentation through to production, including the run books, monitoring and rollback thinking that keep it reliable once real engineers depend on it day to day. This is a role with real influence. You'll help shape the technical direction of an internal skills marketplace and AI distribution platform used across the wider engineering organisation, work directly with vendors like AWS, Microsoft and GitHub on technology that isn't public yet, and help guide and challenge a team that's still early in its AI journey. The team & how they connect The AI Enablement team sits within Engineering Experience and focuses on helping product engineering teams work faster and better with AI through platforms, tooling and practical guidance rather than just standard tooling. It's a close-knit team, spread across Melbourne, Sydney and the Sunshine Coast, with a product manager based in Wellington, who stay connected through regular syncs and a genuinely collaborative way of working despite the distance. Initially, you will focus on - Our current stack is C#, .NET and AWS, with Python and TypeScript picked up along the way for AI tooling - Building an internal skills marketplace and a distribution platform for AI tools used across Xero's engineering org - Developing guidance and best practice for authoring agent skills, including agents for remediation tasks - Collaborating directly with AWS, Microsoft and GitHub on early-access technology not yet available in market Where and how you can work You can be based anywhere in Australia, and we're also open to candidates based in New Zealand. The team works in a hybrid way and is used to connecting across time zones, with regular in person boost days to come together, plan and collaborate as a team. Here are some of the things we're looking for, for this role - You bring hands-on software engineering experience, ideally with C#, .NET and AWS — if your background is elsewhere, we're still keen to talk, as good engineers pick up new stacks quickly - You've built internal tools or platforms that other engineers genuinely relied on - Production discipline matters to you: You write runbooks, set up monitoring and think through rollback before anything goes live - You communicate clearly and know how to bring people along with an idea, not just ship code quietly in the background - You're curious about coding agents and AI-native tools, and you keep an eye on where AI engineering is heading - You can challenge a decision directly and respectfully, and you learn new things in a structured, quality-focused way Apply even if your experience isn't a perfect match! At Xero, we hire based on your skills, passion, and the unique perspective you can bring to enhance our culture and team.

Location: San Francisco; Remote (United States); Seattle; New York City Perplexity serves hundreds of millions of queries a month. Every answer, every Perplexity Computer task, and every enterprise deployment runs on production infrastructure owned by the Cloud Infrastructure team: a fleet of Kubernetes clusters across a multi-account AWS estate, private networks that reach hyperscalers and the neoclouds serving our models, and the storage underneath our user data and agentic workloads. We're looking for SREs who treat reliability as a software problem. You'll own compute, networking, and storage at scale and keep production stable while everything built on top of it is changing fast. RESPONSIBILITIES - Own production at scale. Run the compute, networking, and storage foundation behind Perplexity's consumer, Computer, API, and enterprise products, and own its availability, latency, and cost. - Run our Kubernetes fleet. Operate and upgrade the EKS clusters that host web services, search, datastores, and secure sandboxes. Tune scheduling, autoscaling, node lifecycle, DNS, and service networking so clusters stay healthy under bursty, fast-growing load. - Engineer the network. Design and operate VPC architectures, Transit Gateway and PrivateLink connectivity, load balancing, DNS, and egress across accounts, regions, and cloud providers. - Keep data durable and fast. Own the storage layer (EBS, S3, DynamoDB, and the managed databases and caches our services depend on), including performance, durability, backups, and restores that have actually been tested. - Manage everything as code. Run infrastructure through Terraform and CI/CD. Build reusable modules and guardrails, and make every change reviewable, repeatable, and safe to roll back. - Prepare for failures. Define SLOs, build alerts that someone can act on, design for zone and regional failure, and run game days and disaster-recovery exercises that prove recovery works. - Lead incident response. Be on the critical path when things break. Drive incidents to resolution, write blameless postmortems, and land the fixes so the same failure never pages anyone twice. - Scale ahead of demand. Own capacity planning, quotas, reservations, and cost efficiency so product launches and traffic spikes never wait on infrastructure. - Automate away the toil. Build tooling, increasingly agent-driven, that turns provisioning, upgrades, and remediation into self-serve, hands-off workflows for every engineering team. QUALIFICATIONS We expect you to have real depth in most of these: - Deep AWS expertise. You know VPC, IAM, EC2, EKS, ELB, Route 53, S3, EBS, etc. well past the console, including their limits, failure modes, and the bill that comes with them. - Production Kubernetes at scale: cluster upgrades, CNI, CoreDNS, autoscalers like Karpenter, and debugging a misbehaving node at 3 a.m. Writing Helm charts alone doesn't count. - Terraform mastery. You've designed module structures, managed state across many accounts, and run large refactors and imports without taking production down. - Strong networking fundamentals (TCP/IP, DNS, TLS, load balancing, routing). - You write real code in Python, Go, or Rust for automation, tooling, and controllers, and you'd rather automate a runbook than follow it. - Fluency with observability tools like Datadog, Prometheus, or Grafana, and the judgment to turn metrics, logs, and traces into SLOs and alerts that matter. - A track record of leading production incidents and turning root-cause analysis into durable fixes. - You own problems end-to-end and do well when the path forward isn't laid out for you. ADDITIONAL EXPERIENCE WE VALUE - Multi-region active-active or failover architectures, and disaster-recovery programs with real recovery targets. - Proxies, service meshes, and kernel-level networking: Envoy, Istio, Cilium, or eBPF. - GitOps and progressive delivery: Argo CD, Flux, or similar. - Enterprise and compliance environments: single-tenant or BYOC deployments, KMS/BYOK, SOC 2 or similar controls. - Running stateful systems in production: Postgres, Redis, or search engines like Vespa or Elasticsearch. - Multi-cloud or neocloud operations (GCP, CoreWeave, or similar). - FinOps: cost attribution, Savings Plans and reservations, and making infrastructure cheaper without making it fragile.

Location: Москва Департамент SberDevices приглашает присоединиться к команде Эксплуатации. Мы занимаемся поддержанием и развитием экосистемы умных устройств и сервисов с виртуальными ассистентами «Салют». Наша цель — обеспечивать бесперебойную работу продуктов, которыми пользуются миллионы пользователей. Работа по графику 2/2 (смена длится 12 часов), включая ночные смены и выходные дни. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом. Обязанности * Мониторинг и контроль: Круглосуточное наблюдение за состоянием ИТ-услуг и бизнес-сервисов в системах мониторинга (Zabbix, Grafana, Стек ELK). Своевременное выявление аномалий, отклонений от SLA и предаварийных ситуаций. * Управление инцидентами: При возникновении сбоя — оперативная регистрация инцидента в Service Management (SM), первичная диагностика по чек-листам, оповещение ответственных администраторов и руководства согласно установленным регламентам. * Координация: Организация и модерация телефонных конференций с участием всех вовлеченных сторон (разработчики, администраторы, сторонние подрядчики). Ваша задача — обеспечить оперативный сбор команды для устранения проблемы. * Первичное реагирование: Самостоятельное выполнение простых сценариев восстановления сервисов по инструкциям (перезапуск компонентов, проверка логов, переключение трафика на резервные мощности) под руководством старших администраторов. * Обработка запросов: Прием и корректное переназначение заявок от пользователей и смежных отделов, контроль сроков их выполнения. Требования * Понимание базовых принципов работы сетей: стек протоколов TCP/IP, основы маршрутизации, DNS, HTTP/HTTPS. * Уверенное владение ОС Linux (умение работать с командной строкой, читать логи, управлять процессами, анализировать сетевые соединения). * Базовые навыки работы с системами мониторинга и логов (Zabbix, Grafana, Kibana) — умение читать дашборды и строить простые запросы. * Знание основ Python (понимание синтаксиса, умение читать готовые скрипты, написание простых автоматизаций будет плюсом). * Готовность работать по графику 2/2 (смена длится 12 часов), включая ночные смены и выходные дни. Это фундаментальное условие, так как мы работаем 365 дней в году. Будет преимуществом: * Опыт работы в технической поддержке или службе мониторинга (Service Desk, NOC, Help Desk). * Знание систем управления инцидентами (Jira Service Management, OTRS). * Понимание принципов работы баз данных (SQL) и очередей сообщений (Kafka/RabbitMQ). * 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. Условия * Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти; * Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать; * Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * Стабильная заработная плата и годовой бонус; * Работа по графику 2/2 (смена длится 12 часов), включая ночные смены и выходные дни. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; * 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 использования трёх близких; * Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Sereact is looking for a Senior Support Engineer to diagnose and resolve customer issues with deployed AI-powered robotic systems.

Ripple is looking for a Director of Credit Risk to lead global credit strategy, structure institutional lending, manage portfolio risk, and build a credit team.

Anthropic is looking for a Staff Software Engineer to build reliable finance platforms, ledgers, and accounting services.