Вакансии

Location: Москва Наша команда отвечает за оценку модельного риска и независимый контроль генеративных моделей Банка. В нашей зоне ответственности GigaChat — текстовые и мультимодальные LLM — и open-source модели: команда первой видит, на что способна новая версия, прежде чем она выйдет к пользователям. Нам нужен специалист, который возьмет на себя измерение качества GigaChat: * разработку бенчмарков и измерение на них качества модели — на собственных данных, а не по публичным лидербордам * развитие собственной библиотеки валидации LLM полного цикла: от сбора данных и разметки до финальных метрик и отчетов * вынесение заключения по модельному риску: при каких условиях версию можно выпускать и что осталось непроверенным. Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про обучение GigaChat — этим занимается отдельная команда — и не про продуктовые метрики вроде DAU и retention. Обязанности **Развивать собственный фреймворк оценки LLM** * писать чистый код фреймворка и проверять чужой: регулярные код-ревью, PR, поддержка растущей кодовой базы * настраивать автоматизацию и CI под растущую аудиторию и вести регулярную валидацию версий GigaChat и open-source альтернатив по единой методике — фреймворком пользуются команды по всему Банку. **Разрабатывать бенчмарки и проектировать проверку** * разрабатывать и актуализировать собственные бенчмарки под ключевые сценарии Банка: подбор задач, редкие и намеренно трудные случаи, эталонные ответы * превращать запрос «модель стала лучше?» в план проверки: что измеряем, на какой выборке, с чем сравниваем. **Строить LLM-судей и автоматические метрики** * делать судей под задачу, знать их перекосы (self-preference, position bias, length bias) и калибровать оценки против человеческих * понимать, где автоматическая оценка не годится и нужен другой подход, и снижать стоимость измерений без потери достоверности. **Давать заключение по модельному риску** * оценивать автономность модели в сценарии и цену ее ошибки: что она делает без человека, что необратимого может произойти, какой худший реалистичный исход * формулировать условия выпуска — доля трафика, ограничения по сценариям, митигации, мониторинг — с явным перечнем непроверенного и защищать выводы перед командой разработки и руководством. **Следить за фронтиром** * следить за новыми подходами в научном сообществе, читать статьи, писать собственные, внедрять лучшие практики оценки в процессы Банка * когда нужного инструмента не существует — создавать его самостоятельно. **Стек:** Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash. Требования * **Python на продакшн-уровне:** чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой * **статистика и дизайн эксперимента:** доверительные интервалы, оценка необходимого размера выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения, разница между статистической и практической значимостью * **понимаете, как устроены LLM изнутри:** как работает трансформер и механизм внимания, почему текст разбивается на токены и к чему это приводит, как параметры генерации влияют на ответ, чем отличаются этапы обучения — предобучение, дообучение на инструкциях и обучение на человеческих предпочтениях * **опыт работы с LLM** и понимание, как оценивают генеративные модели: метрики, human evaluation, LLM-as-a-judge и его ограничения * **привычка выяснять цену ошибки до начала работы** — не бросаться считать метрики, не поняв, что именно проверяете * Готовность работать без готовой методологии, проактивность, умение декомпозировать большие задачи на решаемые. --- **Будет плюсом:** * опыт с open-source моделями и инференсом: vLLM, SGLang, inference API, prompt engineering * опыт работы с мультимодальными моделями: изображения, аудио * опыт построения evaluation-фреймворков и evaluation harness, встраивание оценок в CI/CD * работа с асессорами: постановка задачи разметчикам, контроль согласованности разметки * работа с coding-агентами (Claude Code, Codex, Cursor и аналоги) * представление о том, как удешевляют инференс: квантизация, дистилляция, PEFT/LoRA, спекулятивное декодирование * опыт с RAG: умеете оценивать поиск и генерацию по отдельности, понимаете, почему модель выдумывает факты и как на это влияют разбиение документов на фрагменты и их ранжирование; работали с векторным поиском и эмбеддингами. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график — офис / гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия по итогам работы 2–4 оклада * программа адаптации и помощь руководителя на старте * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * корпоративный спортзал и зоны отдыха * 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 трех близких * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Разворачивать и обслуживать Kubernetes-кластеры (OpenShift, BareMetal). — Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны (GitLab CI, Jenkins, TeamCity) от коммита до прода. — Администрировать с-системы, виртуализацию и сети. — Работать с инфраструктурным стеком: Docker, Ansible, PostgreSQL, Kafka/RabbitMQ, Vault. — Настраивать и развивать системы мониторинга (Prometheus, Grafana) и логирования (ELK). — Автоматизировать рутину на Bash/Python. Требования: — Официальный опыт работы в роли DevOps от 3 лет. — Понимание специфики жизненного цикла AI-агентов или ML-моделей. — Практический опыт разработки и развертывания автономных AI-агентов с использованием базового окружения (MCP, RAG). — Опыт работы с Kubernetes (установка, обновление, управление). — Практические навыки по настройке CI/CD, сборке артефактов (Harbor, Nexus). — Глубокое понимание Linux, сетей, балансировки (Nginx/Haproxy). — Знание принципов работы контейнеров, СУБД, брокеров сообщений. Условия: — Работа в офисе Москвы (удаленки и гибрида нет). — Работа в стабильной компании, "белая" заработная плата. — Оформление в соответствии с ТК РФ с первого дня работы. — Расширенный социальный пакет: ДМС (включая стоматологию), корпоративные скидки на посещение фитнес-клубов, футбольная и волейбольная секции. — Профессиональное обучение и развитие. — Снабжение всей необходимой современной техникой: мощный ноутбук привезут прямо в день оформления.

Задачи: — создание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы) — создание RAG-систем — разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптацию к меняющимся условиям и требованиям бизнеса — дообучение и адаптация открытых LLM — создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности. Требования: — опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен — понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF) — уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face — уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI) — опыт создания агентов на LangChain/LangGraph — знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling — опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies) — опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM — опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA) — настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей — 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 — полностью офисный формат работы. 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 — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — организовывать и управлять процессами тестирования: функциональное, интеграционное, автоматизированное — контролировать дефекты, взаимодействовать с инженерами поддержки, разработкой, аналитикой — подготавливать отчетность по тестированию — развивать инструменты автоматизации тестирования. Требования: — опыт работы в ручном тестировании от 3 лет — опыт автотестирования на TypeScript и Playwright от 1 года — понимание основ теории тестирования и тест-дизайна — опыт работы с SQL — опыт работы с интеграционным тестированием. Будет плюсом: — опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия: — гибридный формат работы (3-4 дня в офисе) — годовой бонус и ежегодный пересмотр — расширенный ДМС с первого дня, стоматология и льготное страхование для семьи — корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях — офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом — льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: — Собрать демо-версию 2D-релакс-игры с изометрическим видом на Unity — Реализовать ключевые игровые механики — Сделать single player игру без мультиплеера и серверной части — Работать в связке с гейм-дизайнером, художником и менеджером проекта по готовым документам Требования: — Опыт работы в геймдеве от 3 лет в качестве разработчика — Наличие портфолио с указанием проектов и конкретных ролей — Уверенное владение Unity: сцены, объекты, ресурсы, код — Самостоятельность в работе без необходимости постоянного контроля — Умение понимать технические задания от специалистов без технического бэкграунда и работать по документации — Плюсом будет опыт работы с ИИ-агентами (Claude Code, Codex, Grok) через Unity Условия: — Полностью удалённая проектная работа с оплатой по вехам — Вознаграждение на выбор: 200 000 ₽ фиксированно за демо-версию или 33% доли в будущей игре, либо совмещение этих условий — По итогам демо-версии возможна перспектива участия в полной версии игры и дальнейшее сотрудничество

Задачи: — работать с существующей кодовой базой Unity, быстро разбираться и аккуратно развивать её — самостоятельно решать задачи на уровне кода и Unity-проекта в целом: сцены, UI, анимации, ассеты, интеграции и другие компоненты — создавать собственные инструменты и автоматизации для ускорения разработки — верстать адаптивный UI — понимать производительность, профилирование и оптимизацию Unity-проектов — эффективно работать в распределённой команде — использовать AI для ускорения прототипирования и разработки, не перекладывая на него ответственность за архитектуру и качество проекта Требования: — опыт разработки на Unity и уверенное знание C# — уровень Middle и выше — наличие готовых качественных проектов для просмотра — опыт использования AI-ассистентов и AI-агентов — понимание использования AI как инженерного инструмента: постановка задач, контекст, работа с кодовой базой через агентов, проверка результатов и понимание ограничений AI — опыт разработки PC и консольных игр (будет плюсом) — опыт работы над кооперативными и сетевыми проектами (будет плюсом) — опыт быстрого прототипирования игровых механик и проверки игровых гипотез (будет плюсом) — практический опыт работы с AI-агентами в больших кодовых базах и Unity-проектах (будет плюсом) — математическое или техническое образование (будет плюсом) — опыт работы с популярными Unity-инструментами и ассетами: DOTween, UniTask и др. (будет плюсом) — опыт создания собственных Unity инструментов и автоматизации пайплайна разработки (будет плюсом) — опыт профилирования и оптимизации проектов под разные конфигурации PC и консольных платформ (будет плюсом) Условия: — хорошая стабильная оплата — интересные проекты и возможность влиять на игровые механики и технические решения — работа над проектами с быстрым видимым результатом — небольшой отзывчивый коллектив без бюрократии — гибкий график работы — возможность профессионального роста внутри компании — возможность экспериментировать с современными инструментами и подходами к разработке

Задачи: — Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов. — Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты. — Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. — Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников. Требования: — Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. — Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. — Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. — Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. — Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. — Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. — Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. — Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. — Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. — Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Условия: — full-time

Задачи: — финансовое моделирование, подготовка data rooms, сопровождение текущего раунда фандрайзинга и коммуникация с инвесторами; — управление международной командой и внешними подрядчиками, контроль бюджетирования, cash flow и отчётности во всех юрисдикциях; — оптимизация налогообложения (включая запуск IP Box структуры на Кипре), M&A и комплаенс; — внедрение AI-агентов и автоматизации в рутинные процессы (сверка, прогнозирование, консолидация). Требования: — опыт от 5 лет на позициях Head of Finance / Finance Director / CFO; — опыт работы с международными юрисдикциями и мультивалютными финансовыми потоками; — понимание международного налогового права (опыт с IP Box будет плюсом); — опыт сопровождения фандрайзинга / M&A сделок; — готовность практично применять AI и автоматизацию в финансах. Условия: — прямое влияние на бизнес и работу напрямую с CEO и инвесторами; — участие в опционной программе (ESOP); — оформление по законам Кипра + конкурентная зарплата и KPI-бонусы.

Вакансия предполагает работу на позиции Senior Data Science специалиста с полной занятостью и удалённым форматом в России. Основные задачи включают разработку сервисов для ИИ платформы, предназначенной для создания функциональных агентов и ИИ ассистентов, а также подготовку серверной части для таких агентов, включая тестирование фреймворков и работу с opensource агентами. В обязанности также входит создание сервиса управления реестром и навыками агентов, а также разработка единого сервиса для баз знаний с интеграцией крупных корпоративных источников. Кандидат должен хорошо разбираться в архитектуре и ограничениях современных языковых моделей, иметь опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. Важны знания принципов проектирования AI-агентов, включая управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop. Требуется опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения, а также понимание рисков, связанных с prompt injection, некорректным tool calling, утечкой данных и избыточными правами доступа. Необходим опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков, умение оценивать стоимость, задержки и масштабируемость LLM-решений. Желателен опыт в e-commerce, retail или других высоконагруженных продуктовых системах, а также владение инструментами Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Кандидат должен иметь опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference, а также fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA/PEFT. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent систем и понимание принципов информационной безопасности, конфиденциальности и работы с персональными данными также обязательны.

Задачи: • Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления. • Находить наиболее перспективные точки применения AI. • Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты. • Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты. • Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации. • Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив. • Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования. • Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI. • Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы. • Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах. Требования: • 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation. • Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов. • Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG. • Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип. • Product mindset и ориентация на быстрый результат. • Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap. • Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом. • Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом. • Высокая самостоятельность и ответственность за результат. AI-инструменты и технические навыки: • Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM. • Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling. • Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов. • Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases. • Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов. • Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов. • Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации. • Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных. Кого мы ищем: • Не классического бизнес-аналитика или координатора. • Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой. Главный результат: • Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.

Задачи: — Разрабатывать повторно используемые паттерны для агентных сервисных рабочих процессов, оркестрации, протоколов HITL, логики переопределения и эскалации, механизмов обеспечения качества, чтобы разработчики могли собирать решения из проверенных компонентов — Устанавливать стандарты, которым следуют разработчики, достаточно конкретные для применения без вашего участия — Избирательно прототипировать рабочие процессы для проверки паттернов, выявления пробелов или решения сложных задач, затем выделять повторно используемые части и передавать их — Внедрять полученные знания из каждого проекта обратно в общие паттерны для повышения скорости и безопасности — Влиять на продуктовую команду, формируя приоритеты и конкретные запросы на разработку, основанные на данных и опыте разработчиков — Прототипировать решения для пробелов в платформе, доказывая необходимость их создания — Оценивать возможности автоматизации по объему, риску и влиянию на клиента, используя SOP, операционные метрики и данные взаимодействий — Работать с командой данных для определения метрик производительности рабочих процессов — Определять процессы, которые не должны быть автоматизированы — Обеспечивать качество, включая участие в юридических, безопасностных и комплаенс-ревью, чтобы требования были заложены в паттерны — Представлять результаты портфеля старшим заинтересованным сторонам кратко и эффективно Требования: — Более 8 лет опыта в операциях, продукте или AI, включая минимум 2 года в проектировании и внедрении AI-поддерживаемых или агентных рабочих процессов в продакшене — Практический опыт работы с агентными инструментами, оркестрационными фреймворками или интеграциями MCP, включая координацию нескольких агентов — Глубокое понимание LLM-систем: дизайн запросов, оценка и поведение моделей в масштабе — Опыт проектирования систем с участием человека в цикле, с четкой логикой эскалации, контролем переопределения и соблюдением требований — Умение определять и анализировать метрики рабочих процессов (уровень решения, сдерживание, качество эскалации) и отличать реальные регрессии от шума — Успешный опыт влияния на продукт, инженерные, юридические, безопасностные и комплаенс-команды в письменной форме, на дизайн-ревью и в важных форумах — Знакомство с практиками ответственного AI, управлением и управлением рисками в продакшене — Опыт работы в условиях активного переопределения функций Желательно: — Опыт с архитектурами RAG и оптимизацией качества поиска — Способность оценивать данные, качество и управление для поддержки надежной агентной работы — Опыт работы в SaaS, финтехе или регулируемых средах с реальными ограничениями комплаенса — Знакомство с процессами AI-управления или обзором безопасности Условия: — Годовая зарплата от $168,420 до $210,525 для Денвера и большинства крупных городов, от $197,895 до $247,369 для Сан-Франциско и Нью-Йорка — Гибридный формат работы с офисами в Денвере, Сан-Франциско и Нью-Йорке, ожидание присутствия в офисе 2-3 дня в неделю — Требование надежного и безопасного интернет-соединения при работе вне офиса — Компания предоставляет конкурентную базовую оплату, льготы и акции (RSU) — Равные возможности при найме и поддержка кандидатов с инвалидностью

Задачи: — Разработка Co-Pilot решений (RAG + LLM) и микросервисов в качестве MCP-инструментов. — Проектирование и интеграция AI-агентов, Code Review и менторство. — Участие в Scrum-процессах и проектировании архитектуры. Требования: — Коммерческий опыт на Python — от 4 лет. — Опыт внедрения AI-агентов в пром (LangChain, LangGraph). — Микросервисы, асинхронный Python, SOLID, PostgreSQL, Unit-тесты. Будет плюсом: — DDD, Kafka, Qdrant, OpenSearch. — Навыки Vibe Coding, промпт-инжиниринга и AI-ассистентов (Cursor, Copilot).

Location: Москва Мы — команда GigaChat, создающая и развивающая core-технологию генеративной языковой модели. Наша система умеет писать тексты, видеть изображения и даже ловить вайб в коде. Она отвечает на вопросы, ведёт диалоги, сочиняет стихи и рассказы, генерирует бизнес-идеи, пишет письма и многое другое. Недавно мы выпустили крутую русскоязычную модель GigaChat MAX 2 уровня GPT-4 , а ещё научили её слушать. Сейчас мы расширяем команду отдела production-внедрения. Мы развиваем инфраструктуру инференса больших языковых моделей: раскатка моделей, стабильность сервисов, производительность, cost optimization, взаимодействие с продуктовыми командами и эксплуатацией. Обязанности * низкоуровневая оптимизация работы с «железом» * работа над инфраструктурой для нагрузок на кластеры и балансировки запросов * вывод новых архитектур в продуктив. Требования * опыт работы в области глубокого обучения, в том числе с LLM * глубокое знание CUDA и Python * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах * навыки создания и использования AI-агентов. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (в РФ) * 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 * ипотека для сотрудников по дисконтной прогамме * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — формировать требования и критерии приёмки для функций роботов и сценариев шоу — выстраивать стратегию тестирования: симуляция, реальный робот, прогон полного сценария — проводить испытания в симуляции и на реальных роботах — валидировать качество локализации, трекинга, позиционирования и успешность выполнения сценариев — анализировать логи, телеметрию и причины сбоев — проверять предсказуемость и безопасность поведения роботов рядом с людьми и объектами сцены — участвовать в подготовке системы к релизам, репетициям, демонстрациям и шоу. Требования: — высшее техническое образование — опыт работы в робототехнике, автоматизированных системах или смежной инженерии от 2 лет — понимание принципов локализации, трекинга, навигации и управления движением — опыт тестирования робототехнических систем — умение работать с логами, телеметрией и результатами испытаний — готовность участвовать в испытаниях и выездах на площадку. Будет плюсом: — опыт работы с Python и/или C++ — опыт работы с ROS1 / ROS2 — опыт работы с мультимедийными или сценическими системами — опыт работы с симуляторами (Isaac Sim, MuJoCo) — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов — опыт участие в шоу, демонстрациях, live-мероприятиях или сложных технических запусках. Условия: — комфортный современный офис г. Москва, МЦК ЗИЛ — формат работы - лаборатория робототехники — 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 (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.

Задачи: — Руководство командой разработчиков (не менее 3 человек) — Разработка и модификация программного обеспечения с использованием Java и связанных технологий Требования: — Опыт работы разработчиком от 5 лет с 2019 года по настоящее время — Опыт работы с Java, Spring, Hibernate, Gradle, JMS, JAX-WS, Git, Jenkins, UML, Junit — Опыт управления командой разработчиков (не менее 3 человек) — Опыт командной разработки с использованием Confluence и Jira — Опыт работы по каскадным (waterfall) и гибким методологиям (Agile, DevOps, Scrum) — Знание и применение SDD-ориентированного подхода (Specification-Driven Development) — Продуктовое мышление и умение переводить бизнес-потребности в технические контракты — Критическое отношение к сгенерированному коду и понимание ограничений LLM — Навыки промпт-инжиниринга уровня не ниже Middle — Владение техниками декомпозиции задач для работы с агентами — Навыки управления контекстом для агентов, включая подготовку документации и конфигураций CI/CD — Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) и подключением внешних инструментов через MCP-серверы — Опыт использования машиночитаемых спецификаций для CI/CD (Gherkin, JSON/YAML, OpenAPI/Swagger, Pact) — Опыт версионирования промптов и системных инструкций с использованием PR -> Review -> Merge — Навыки отладки взаимодействия с агентами и корректировки задач Условия: — Удаленный формат работы (только для РФ) — Белая заработная плата с оформлением по ТК РФ — Плавное погружение в течение 3 месяцев под присмотром HR — Поддержка IT-отсрочки и консультации HR/юристов — Прозрачные процессы и открытая коммуникация — Работа на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате — ДМС (медицинское страхование за счет компании) — Индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры — Возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей — Ежеквартальное обновление корпоративных скидок — Организация оффлайн и онлайн вечеринок, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей

Задачи: — Разрабатывать и развивать микросервисы на Java 21 и Spring Boot. — Создавать REST API и межсервисные интеграции. — Работать с реактивным стеком: Spring WebFlux, Project Reactor и R2DBC. — Разрабатывать событийные взаимодействия через Kafka и RabbitMQ. — Работать с MySQL, Redis, ClickHouse, Elasticsearch и объектным хранилищем. — Проектировать изменения схемы данных и выпускать миграции Liquibase. — Поддерживать корректность распределённых процессов: повторную доставку, идемпотентность, retry и обработку ошибок. — Писать модульные и интеграционные тесты. — Добавлять необходимые логи, метрики и трассировку. — Участвовать в code review, релизах и разборе production-инцидентов. — Улучшать существующий код без необоснованного усложнения архитектуры. Требования: — Уверенное знание Java Core, коллекций, Stream API, concurrency и JVM на прикладном уровне. — Практический опыт Spring Boot, микросервисов и распределённых систем. — Опыт со Spring WebFlux или Project Reactor. — Уверенный SQL: транзакции, уровни изоляции, индексы и оптимизация запросов. — Опыт с R2DBC, MyBatis или аналогами, MySQL/другой реляционной СУБД. — Опыт с Kafka или RabbitMQ. — Опыт с Redis, кешированием и TTL. — Опыт миграций Liquibase или аналогичным инструментом. — Тестирование с JUnit 5 и Mockito; понимание роли интеграционных тестов. — Git, Maven, Docker, CI/CD; понимание JWT/OAuth2 и безопасной работы с данными. — Умение диагностировать проблемы по логам и метрикам и самостоятельно доводить задачи до production. — Уверенное использование AI-агентов (Codex, Claude Code или аналогов): постановка задач, контроль контекста и области изменений, проверка кода и тестов. Не требуется точное совпадение со всем стеком: важнее сильная инженерная база и способность быстро осваивать новые технологии. Будет преимуществом: — Kafka и RabbitMQ одновременно, ClickHouse, Elasticsearch, MinIO/S3, Testcontainers, OpenTelemetry, реализация собственных Spring Boot starters/SDK, опыт высоконагруженных рекламных, аналитических, платёжных или видеосервисов. Дежурства: — Недельные дежурства по будням в рабочее время: мониторинг сервисов, диагностика проблем и при необходимости выпуск исправления. В сложных случаях помогает команда. Условия: — Удалённая работа с возможностью посещения офиса для коворкинга или закреплённого рабочего места. — Оформление в штат компании или заключение международного контракта. — Гибкий график с лояльным началом дня, 8-часовой рабочий день. — Возможность выбрать привычное оборудование (mac, linux, windows, мониторы и пр.) с доставкой на дом. — Performance review с помощью в постановке целей и ежегодная индексация зарплаты. — Непрерывное обучение через внутреннюю Академию и партнёрские программы. — Митапы, конференции, хакатоны, квесты, онлайн-игры. — Корпоративные программы: фитнес-клуб, английский, мастер-классы, развлечения и отдых, льготная система по отпускам и больничным.

АС DLP – автоматизированная система контроля возможных каналов утечек конфиденциальной информации, проведения расследований инцидентов ИБ и ретроспективного анализа. Крупнейшая промышленная инсталляция в Европе: десятки тысяч ядер CPU, петабайты трафика, миллисекунды SLA на проверку «в разрыв», самые современные методы детектирования, в том числе с использованием искусственного интеллекта. Задача – разработка функциональной подсистемы проверок контента на наличие конфиденциальной информации методами AI. Задачи: — участие в проектах по развитию решений в области информационной и кибербезопасности — участие в проектировании решений в соответствии с существующим архитектурным ландшафтом Банка. Мы ждем от кандидата: — высшее образование в ИТ направлении — понимание принципов ООП и знание основных паттернов проектирования ПО — опыт коммерческой разработки от 3-х лет на Java, использования Spring Framework (Spring Boot, Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA) и Unit-тестов (Junit) — опыт написания rest вебсервисов и openapi документации к ним — опыт работы с Kafka, с инструментами миграции баз данных (Liquibase), PostgreSQL (сложные запросы, оптимизация запросов и структур хранения) — опыт работы с Git, Maven — понимание принципов работы инструментов CI/CD (Docker, k8s, Jenkins) — опыт работы с многопоточностью и виртуальными потоками в частности. Будет дополнительным плюсом: — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. — опыт работы с S3 совместимыми хранилищами — знание алгоритмов, структур данных — опыт работы в высоконагруженных проектах — знание протоколов SMTP, ICAP. Мы предлагаем: — комфортный офис по адресу г. Москва, ул. Ваваилова, 23 — формат - только офис — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Реализация процессного управления в организации (развитие методологии и технологий); — Администрирование архитектуры бизнес-процессов в Business Studio; — Моделирование бизнес-процессов AS IS и TO BE в BPMN, VAD, определение метрик и показателей эффективности, поиск узких мест, отклонений от регламентов и возможностей для оптимизации; — Проведение исследований с использованием ИИ-агентов и инструментов Task и Process Mining: выявление ручных, повторяющихся и неэффективных операций, расчет текущих и целевых трудозатрат в процессах. Требования: — Знание методологии процессного управления, нотаций BPMN, VAD, Archimate; — Участие в проектировании и администрировании архитектуры процессов организации (Business Studio\SILA Union\ARIS); — Опыт работы с инструментами Process Mining / Task Mining; — Участие в проектах организационных изменений, основанных на анализе трудозатрат в процессах и расчете целевой численности; — Опыт реализации проектов по оптимизации и автоматизации процессов, в том числе внедрении ИИ-агентов. Условия: — Официальное оформление согласно ТК РФ в IT-компанию; — Расширенный полис ДМС со стоматологией после испытательного срока; — Возможности развития: возможность горизонтального и вертикального роста, бесплатное обучение в корпоративном университете S8 Академия (имеет образовательную лицензию), а также возможность внешнего обучения, которое оплачивает холдинг; — Насыщенная корпоративная жизнь: квиз-соревнования; благотворительные мероприятия; волонтёрское движение; запоминающиеся корпоративы; — Корпоративный спорт: футбол, волейбол, баскетбол, йога, беговой клуб, киберспорт; — Доступ к корпоративному пакету скидок PrimeZone – в фитнес-клубы, на уроки английского и т.д.; — Организация конкурсов детского творчества, подарки за участие, отпуска родителей на линейку 1 сентября.