Вакансии

Задачи: - проектирование и реализация отказоустойчивой архитектуры AI-агентов, выстраивание сложных цепочек рассуждений (chains) для LLM, включая динамический выбор навыков (tool use), валидацию полноты ответов и обработку ошибок - создание и поддержка production-ready микросервисов на Python; реализация сложных интеграций с внешними API, банковскими системами, базами данных (SQL/NoSQL), брокерами сообщений и векторными хранилищами - применение продвинутых техник промпт-инжиниринга (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought) для повышения качества и предсказуемости работы агента; разработка и оптимизация систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) для работы с корпоративными базами знаний - профилирование производительности кода (время, память), выявление и устранение «узких мест» - внедрение метрик для мониторинга работы агентов (latency, success rate, cost per interaction) - обеспечение стабильности сервисов в условиях высокой нагрузки - активное участие в код-ревью, менторство младших коллег; написание модульных и интеграционных тестов; внедрение практик CI/CD, автоматизация развертывания (IaC) Требования: - глубокое знание языка Python (3.8+), асинхронное программирование (asyncio, aiohttp), опыт работы с FastAPI - уверенное понимание принципов SOLID, DDD, паттернов проектирования; опыт проектирования распределенных систем - продвинутый уровень SQL (оконные функции, CTE), опыт работы с PostgreSQL; понимание принципов работы NoSQL-хранилищ и векторных БД - глубокое понимание устройства LLM, механизмов токенизации, контекстных окон; опыт работы с LangChain API или аналогами - уверенное владение Git (GitFlow), Docker; опыт профилирования и отладки Python-приложений - 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 - навыки написания автотестов (pytest)

Задачи: -разработка бизнес-логики на сервере приложений -создание взаимодействия между фронтальной частью веб-приложения и аналитической базой данных через сервер приложений -участие во внедрении нового функционала -создание интеграций с внешними системами Требования: -технический стек: глубокие знания Java 1.8, уверенное владение ООП, шаблонами проектирования, алгоритмами и структурами данных -базы данных: уверенные знания реляционных БД, принципов построения аналитических хранилищ, основ Oracle, а также технологий JDBC и Hibernate -бэкенд и инфраструктура: знание фреймворка Spring, сборщиков Maven/Gradle, JMS. Уверенное понимание работы веб-сервера и протоколов HTTP/HTTPS -интеграция и безопасность: опыт работы с REST API (основные методы), знание форматов XML/JSON и основ ИБ (сертификаты, TLS/SSL) -процессы и инструменты: опыт работы с системами контроля версий (Git), трекерами задач (Jira) и вики-системами (Confluence, Bitbucket). Знание методологий TDD и опыт разработки клиент-серверных приложений -опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Задача: Взять команду разработки и в кратчайшие сроки допилить до прод продукта Критично: - Фулл Claude Code разработка - Скорость - несколько фич в день - Умение работать с командой Описание проекта: B2B-платформа AI-команд: бизнес описывает себя в чате → Mary собирает отделы (СММ, Продажи, Поддержка, HR) → AI-агенты делают реальную работу (парсят, пишут посты, отвечают клиентам, ведут CRM) через 16 интеграций. Условия: Удалёнка · B2B · full-time · опционы early team.

Задачи: — Развертывать и оптимизировать локальные AI-модели. — Разрабатывать AI-агентов и RAG-решения. — Интегрировать AI-сервисы с корпоративными системами. — Выводить AI-продукты в промышленную эксплуатацию. Требования: — Практический опыт локального развертывания LLM. — Опыт работы с RAG, LoRA/QLoRA, Hugging Face, PyTorch. — Умение доводить AI-продукты до промышленной эксплуатации. — Для Strong Middle обязателен подтвержденный опыт самостоятельной разработки и внедрения AI-решений в production. — Действующее право на трудовую деятельность в Республике Казахстан (оформление разрешений на привлечение иностранной рабочей силы не осуществляется). Условия: — Работа в офисе в Астане, full-time. — Трудовой договор. — Возможность участвовать в создании собственной AI-платформы компании. — Зарплата до 2 000 000 тенге net по результатам интервью.

Обязанности: • ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование бэкенд-сервисов и AI-агентов • разработка и поддержка тестовой модели (регрессионный набор, чек-листы) • написание и поддержка автотестов на Python (API, интеграционные, smoke, e2e) • анализ результатов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов • взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов Требования: • коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет • из них написание автотестов — от 2 года • тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI • понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа • уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN • понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов • опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов • умение анализировать цепочки прохождения данных между системами • поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana • написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации) • твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения • понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность) • стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema) • Git, Bitbucket/GitLab, Code Review • Allure-отчёты • Jenkins Условия: • удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха) • конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы) • возможность использовать современные технологии • полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование) • обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании • программу льготного кредитования в Сбере • скидки у партнёров компании • шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.

Задачи: — Ведение полного цикла разработки команды аналитиков и дата-инженеров — Сбор, анализ и формализация требований внутренних заказчиков — Управление сроками, рисками и устранение блокеров — Оптимизация процессов и мониторинг мотивации в команде — Помощь руководителям в управлении перформансом и постановке целей Требования: — Навыки управления кросс-функциональными командами в разработке от 5+ лет — Реальный опыт ведения AI/ML-проектов (LLM/RAG/агенты или классический ML/DS) — Техническая грамотность для диалога с разработчиками и дата-инженерами — Опыт организации полного цикла разработки: бэклог, сроки и риски — Навыки фасилитации командных встреч (Scrum, Kanban, ретроспективы) — Способность самостоятельно принимать решения и соблюдать сроки — Умение декомпозировать задачи в условиях неопределённости Плюсом: — Инженерный бэкграунд (разработка, дата-инженерия, system design) — Знание SQL — Опыт с LLM — Опыт в iGaming Условия: — Стабильная зарплата в EUR по ТК Кипра — Годовой бонус (13‑ая зарплата) — Корпоративное питание в офисе — Тимбилдинги и корпоративные мероприятия — Компенсация спорта и языковых курсов — Возможность релокации через 3 месяца — Оплата обучения и повышения квалификации — Прямое участие в стратегическом развитии компании — Чёткие процессы и профессиональный рост

Обязанности: • разработка сервисов и библиотек для AI агентов • поддержка и развитие существующих сервисов • проектирование детальной архитектуры и АPI для новых сервисов • интеграция продуктов компании с партнерами • контроль за качеством и отказоустойчивостью Требования: • высшее оконченное образование • опыт коммерческой разработки на Python (от 3 лет) • опыт управления от 2 лет • владение инструментами контроля версий (Git) • знание паттернов и антипаттернов разработки и написания кода (SOLID, ООП) • опыт работы с фреймворками: fastapi, asyncpg, aiopg • опыт написания тестов (pytest) • опыт проведения code-review • опыт работы с PostgreSQL: написание запросов, работа с индексами, транзакциями • понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) • понимание зачем нужен и как работает RAG • опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering, Tool calling • знание протоколов взаимодействия между агентами. Условия: • офис рядом с метро Кропоткинская • формат работы гибридный • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Обязанности: • проектировать и улучшать архитектуру платформы • разрабатывать API для взаимодействия AI-агентов и внутренних сервисов банка • работать с высоконагруженными сценариями обработки запросов • решать задачи интеграции с LLM и AI-агентами • оптимизировать производительность и надежность системы • формировать инженерные стандарты и участвовать в принятии архитектурных решений • наставлять разработчиков и участвовать в техническом лидерстве направления. Требования: • уверенный опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет • опыт проектирования backend-систем и микросервисной архитектуры • хорошее понимание PostgreSQL • опыт разработки REST/gRPC API • понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых систем • опыт работы с асинхронным программированием • умение самостоятельно принимать архитектурные решения и доводить их до реализации. Условия: • комфортный офис рядом с м. Кожуховская (г Москва, проезд 2-й Южнопортовый, 12Ак1стр1) • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: - Проектировать и писать ядро платформы, доводить его до надежной работы в продакшене - Разрабатывать сервисы и программные компоненты - Внедрять новые функции и развивать существующие - Участвовать в архитектурных обсуждениях и принятии решений - Обеспечивать качество кода: писать и поддерживать юнит-тесты, проводить код-ревью - Участвовать в оценке, планировании и приоритизации разработки - Развивать младших и миддл-разработчиков в отделе - Общаться с заказчиками и командами разработки, тестирования, сопровождения Требования: - Опыт разработки на Python: знакомство с Asyncio, Concurrency, FastAPI, Flask, Django, Testing и особенностями масштабирования Python-приложений - Опыт работы с базами данных — SQL Syntax, Indices, Transactions, Locks, Domain Design, Scaling Patterns, NoSQL, популярными ORM, например SQLAlchemy - Опыт создания продуктов и инструментов в области AI и LLM: построение агентов и систем RAG, работа с MCP, реализация механизмов памяти и кодинговых агентов

Задачи: — Ведение полного цикла разработки команды аналитиков и дата-инженеров — Сбор, анализ и формализация требований внутренних заказчиков — Управление сроками, рисками и устранение блокеров — Оптимизация процессов и мониторинг мотивации в команде — Помощь руководителям в управлении перформансом и постановке целей Требования: — Навыки управления кросс-функциональными командами в разработке от 5+ лет — Реальный опыт ведения AI/ML-проектов (LLM/RAG/агенты или классический ML/DS) — Техническая грамотность для диалога с разработчиками и дата-инженерами — Опыт организации полного цикла разработки: бэклог, сроки и риски — Навыки фасилитации командных встреч (Scrum, Kanban, ретроспективы) — Способность самостоятельно принимать решения и соблюдать сроки — Умение декомпозировать задачи в условиях неопределённости Плюсом: — Инженерный бэкграунд (разработка, дата-инженерия, system design) — Знание SQL — Опыт с LLM — Опыт в iGaming Условия: — Стабильная зарплата в EUR по ТК Кипра — Годовой бонус (13‑ая зарплата) — Корпоративное питание в офисе — Тимбилдинги и корпоративные мероприятия — Компенсация спорта и языковых курсов — Возможность релокации через 3 месяца — Оплата обучения и повышения квалификации — Прямое участие в стратегическом развитии компании — Чёткие процессы и профессиональный рост

О ПРОДУКТЕ И РОЛИ Разрабатываем почтовый сервис для AI-агентов с end-to-end шифрованием. Ищем Product Manager, который запустит MVP и выстроит рост продукта на глобальном рынке — от первых пользователей до масштаба. ЗАДАЧИ • Запуск MVP почтового сервиса для AI-агентов на глобальном рынке; • Разработка технических требований и дизайна продукта; • Привлечение пользователей: участие в формировании маркетинговой стратегии, каналов и гипотез роста; • Организация работы маркетинга и поддержки — постановка задач, контроль результата; • Доведение фич до продакшена в срок и в рамках согласованных планов; • Анализ метрик, работа с обратной связью, принятие решений об изменениях в продукте. ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА • Опыт в продакт-менеджменте на похожих позициях; • Понимание маркетинга: воронки, каналы привлечения, юнит-экономика — вы говорите с маркетингом на одном языке; • Английский язык на уровне B2–C1 (продукт глобальный, коммуникации на английском); • Умение смотреть на продукт глазами пользователя; • Базовое понимание процессов разработки (web/mobile). УСЛОВИЯ • Комфортный офис в Санкт-Петербурге; • Возможность выбора валюты выплаты (рубли или USDT); • Индивидуальная программа роста и оплата профильного обучения; • Предоставление техники Apple после успешного прохождения испытательного срока; • 28 дней отпуска, оплата больничных 100%; • Гибкое начало рабочего дня.

Обязанности: • участвовать в процессе производства ПО: от анализа задачи и подготовки требований до внедрения на промышленном стенде • осуществлять поддержку (3-я линия) разработанных продуктов • реализовывать детальную архитектуру внедряемых сервисов. Требования: • опыт коммерческой разработки на python от 3-х лет • базовые навыки работы в ОС Linux (терминал, ssh) • понимание принципов REST API • понимание принципа работы протоколов HTTP, HTTPS • хорошее знание SQL (PostgreSQL или Greenplum). • опыт создания AI-агентов и использования их в работе • опыт работы с брокерами очередей (Kafka) • опыт оптимизации производительности SQL запросов • знание экосистемы Hadoop (Hive, Spark, Oozie, HDFS, YARN и т.д.). Условия: • гибридный формат работы (3 дня в офисе) • годовой бонус и ежегодный пересмотр • расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи • корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях • офис на Таганской с зонами отдыха и спортзалом • льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: — Разработка витрины для взаимодействия с внутренними ИИ моделями/агентами с целью привлечь новых абонентов — Проектирование архитектуры программных средств — Создание Unit-тестов для разработанного кода — Участие в Code Review — Взаимодействие с другими разработчиками, дизайнерами, тестировщиками, менеджерами и аналитиками для эффективного решения задач — Участие в тестировании Требования: — Опыт разработки на Python (3.8+) от 2 лет — Уверенное знание и практический опыт работы с Django (включая Django REST Framework и шаблонизацию для server-side rendering): создание REST API, работа с моделями, миграциями, ORM, аутентификация и авторизация (JWT, OAuth, Django Permissions), оптимизация запросов (select_related, prefetch_related), навыки разработки серверного рендеринга с использованием Django Templates, создание динамических HTML-страниц на стороне сервера, работа с контекстом, формами, включением шаблонов (include, extends), интеграция статики (CSS/JS) через Django Static Files, понимание различий между SSR и фронтенд-рендерингом (SPA) — Опыт разработки микросервисов или API на FastAPI: работа с асинхронностью (async/await), валидация данных (Pydantic), автоматическая генерация документации (Swagger/OpenAPI) — Опыт работы с PostgreSQL: написание сложных SQL-запросов, понимание индексов, производительности, оптимизации, работа с транзакциями, миграциями (например, через Django или Alembic) — Знание принципов REST, опыт проектирования API — Опыт работы с системами контроля версий (Git) — Базовое понимание Docker и контейнеризации — Опыт написания unit- и интеграционных тестов (pytest, unittest) — Понимание принципов CI/CD — Английский язык — чтение технической документации (Pre-Intermediate и выше) Условия: — Удаленный формат работы по ТК — Срок привлечения: 6 месяцев Будет плюсом опыт работы с Golang или желание его освоить

Обязанности: • Реализовывать логику на Python, с использованием фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настраивать пайплайны взаимодействия с LLM (prompt engineering, tools, RAG); • Оптимизировать запросы к LLM; • Покрывать агентов и RAG пайплайны тестами и evals. • Писать и оптимизировать промпты, шаблоны и tool-итерфейсы(prompt engineering). • Интегрировать решений с core-системами банка (REST, Kafka), обеспечивать их взаимодействие и сквозную observability; • Разрабатывать backend сервисы с асинхронным взаимодействием, интеграций с внутренними и внешними системами; • Проектировать архитектуру приложений, пайплайнов обработки пользовательских запросов и мультиагентного взаимодействия (координация, планировщики, роли агентов); • Принимать участие в написании инструкций для сопровождения, настраивать подключение к мониторингу и логированию; Требования: • Глубокое знание python: asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest; • Опыт работы с контейнеризацией (Docker); знакомство с Kubernetes н уровне пользователя; • Понимание брокеров сообщений (Kafka) • Опыт работы с LLM-фреймворками. Знание принципов работы библиотек LangChain, LangGraph; • Понимание паттернов и антипаттернов разработки, SOLID, DDD, архитектурных принципов; • Знание принципов построения REST API; • Понимание основ RAG: chunking-стратегии, embeddings, vector store, практика prompt engeeneting (yaml, jinja) • Знание принципов асинхронного программирования и умение применить на практике; • Умение проектировать архитектуру решения приложения и обосновывать выбор технологий; • Понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения; • Знание и понимание этапов релизного процесса. Условия: • Стильный офис около м. Кутузовская; • Интересные проекты с известными брендами; • Возможность развиваться благодаря обучению; • Ну и конечно же конкурентная заработная плата и премия; • А также расширенный социальный пакет: ДМС, НС, ВЗР, корпоративные скидки и активную спортивную жизнь.

Задачи: — функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование API-сервисов и AI-агентов — написание на Python автотестов для проверки цепочек вызовов AI-агентов — автоматизация оценки качества недетерминированных ответов AI-агентов — выявление нарушений качества ответов AI-агентов на ранних этапах при изменениях версий — разработка тестов для проверки корректности предиктивных моделей и рекомендательных алгоритмов (качество предсказаний, стабильность, отсутствие регрессий) — оценка качества недетерминированных ответов с использованием статистических методов (сравнение распределений, обнаружение drift’ов) — участие в построении тестов для A/B-экспериментов: проверка корректности групп, метрик качества — разработка и поддержание актуальности тестовой документации — статический анализ требований, макетов, спецификаций и кода при локализации дефектов — анализ возникающих проблем, локализация ошибок, оформление дефектов и контроль их устранения — подготовка тестовых данных — участие в agile-мероприятиях (дейли, планирование, ретроспектива). Требования: — опыт тестирования крупных сервисов с большим ветвлением — опыт тестирования AI-агентов будет преимуществом — опыт использования Python для анализа данных: pandas, numpy (валидация выборок, проверка срезов витрин — знание теории тестирования, принципов разработки тестовой документации — уверенное знание Python 3 (core, Pytest, pytest-asyncio, Selenium, Selenoid, httpx, allure), опыт автоматизации тестирования от 3 лет — знание основ SQL, опыт работы с базами данных на уровне запросов с объединением нескольких таблиц, сортировки, группировки (Oracle, Postgres, MongoDB) — основы CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD) для запуска тестов — понимание принципов работы с LLM (на проекте используется GigaChat) и опыт интеграции с ними по API — внятная грамотная речь, коммуникабельность, стрессоустойчивость. Будет плюсом: — понимание банковской предметной области — опыт работы с Java для поддержки legacy-автотестов (не основной инструмент, но приветствуется) — опыт тестирования систем на основе ML/data-driven (проверка распределений предсказаний, метрик качества, отсутствия утечек данных) — понимание метрик рекомендательных систем: Precision/Recall на уровне портфелей, coverage, NDCG (или аналогов) — опыт работы с витринами и ETL-процессами: умение написать автотест, проверяющий консистентность данных между источником и витриной. Условия: — гибкий формат работы — 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 — офис на Кутузовской, зонами отдыха и спортзалом — льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких.

Задачи: - Работать в команде по развитию ИИ-зации платформы: создание AI-агентов, разработка MCP серверов, работа с A2A протоколом. Требования: - Знание или опыт Java 17+; - Знание или опыт Spring (data, web, security); - Знание микросервисов: понимание концепции и теории REST API; - Знание или опыт с Git; - Понимание Temporal.io, k8s, протоколов MCP/A2A и AI-агентов будет плюсом.

Задачи: — Участвовать в проектах по разработке AI-ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами — Организовать и выстроить процесс тестирования AI-агентов — Организовывать и проводить различного рода тестирование (тест требований, ручное, функциональное, E2E, нагрузочное) AI-агентов на всем цикле разработки — Проводить нагрузочное тестирование, подготовку тестовых сценариев и данных — Активно использовать такие инструменты как Copilot в работе — Мониторить состояние систем и агентов на продакшн-среде, настраивать алертинг Требования: — Понимание принципов работы LLM (токенизация, промпты) — Знание архитектур AI агентов (ReAct, Tool Use, RAG, Multi-Agent) — Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками — Понимание недетерминированности AI систем и методов их контроля — Опыт формирования процесса тестирования продукта с высокой нагрузкой — Написание автотестов на Python от 3+ лет — Опыт настройки CI/CD — Опыт нагрузочного тестирования на k6 или другого инструмента Условия: — Удалённый формат работы — Гибкий рабочий график, фулл-тайм (40 часов в неделю) — Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий — Заключаем договор формата b2b (с ИП)

Задачи: — Лидировать в продукте направление системного анализа бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST) для новых сервисов — Разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы — Разработывать промпты и сценарии для генеративных моделей — Оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование Ignite, работа с очередями Kafka, создание и оптимизация RAG-систем для работы с данными — Участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов, контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 2 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований и использование фреймворков для ML — Практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений — Знания в области асинхронных приложений, продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов), опыт с брокерами сообщений Kafka, с Docker и Kubernetes — Знания алгоритмов и структур данных — Понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.) — Высокая культура совместной работы с BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum) — Опыт в системном/бизнес-анализе будет плюсом — Знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM) в продукты будет плюсом — Навыки использования AI-инструментов (GigaChat, DeepSeek, ChatGPT) для анализа, генерации и автоматизации будут плюсом — Практический опыт работы с фреймворками ML/DS: (LangChain/GIgaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.) будет плюсом. Условия: — Комфортный современный офис на м.Кутузовская — Формат работы офис на время адаптации, далее гибрид — 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 — Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.