Вакансии

Location: Москва Ищем Системного аналитика в команду разработки AI Бизнес-помощника внутри интернет-банка для предпринимателей (СберБизнес). Цель нашего Помощника- взять на себя рутинные банковские операции, помочь подобрать сервисы, подходящие конкретному пользователю, подсказать возможные векторы развития его бизнеса на основе предыдущих результатов работы. Взаимодействие пользователя с Помощником происходит через чат, под капотом которого - LLM, RAG, MCP и, конечно, классические прикладные сервисы. Система семантически различает сотни смежных бизнес-сценариев, извлекает критическую информацию и подключает профильные GenAI-инструменты для выполнения операций. Над чем предстоит работать в ближайшее время: * научить систему лучше запоминать и использовать факты о пользователе, чтобы подстраиваться под его особенности и контекст * развивать платформу для агентов, которые действуют на опережение — сами инициируют полезные операции или предупреждают о важных событиях без явного запроса * усиливать безопасность и отказоустойчивость системы * совершенствовать архитектуру, чтобы компоненты и процессы координировались быстрее и точнее. Обязанности * выявление требований, разработка и согласование требований к программному обеспечению * управление требованиями на всём жизненном цикле разработки ПО * подготовка спецификаций и написание технической документации * предложения по улучшению существующих процессов или созданию новых * коммуникация между командами: координация взаимодействия внутри своей команды и со смежными подразделениями для эффективного выполнения поставленных задач * проработка архитектурных решений  * декомпозиция и постановка задач разработчикам * помощь в подготовке тест-кейсов * активное участие в планировании спринтов и продуктовых бэклогов (Agile/Scrum, Kanban). Требования * опыт описания и моделирования бизнес-процессов с использованием нотаций UML (sequence diagram) или BPMN, формулировки системных и функциональных требований * опыт написания технической и пользовательской документации * опыт проектирования реляционных баз данных или уверенное знание принципов проектирования * опыт проектирования интеграционных взаимодействий с нуля (REST, Kafka), базовые знания SQL и наличие опыта работы с базами данных * опыт работы с инструментами тестирования: Insomnia, Postman * уверенное владение инструментами для анализа и документирования: системы управления требованиями (Jira, Confluence, YouTrack), инструменты для построения диаграмм (draw.io, Miro, Lucidchart, PlantUML) * понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC) и практический опыт работы в Agile-командах. Будет преимуществом: * опыт работы в банковской сфере или участие в fintech-проектах * навык написания скриптов на Python для автоматизации рутинных задач (парсинг логов, сравнение данных, предварительная обработка) * теоретическое или практическое представление о векторном представлении данных (эмбеддингах) и методах кластеризации, понимание областей их применения (поиск похожих объектов, сегментация, классификация) * опыт проектирования систем с окрестратором или мультиагентных систем * формализация, постановка на мониторинг и отслеживание метрики качества ответов агентов * опыт применения современных LLM-инструментов. Условия * комфортный современный офис в Москве рядом с м. Кутузовский * 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.

Требования: — Опыт Solution Architect (или аналогичная роль) от 5 лет в банках. — Знание архитектурных фреймворков и паттернов проектирования. — Опыт проектирования высоконагруженных и распределённых систем. — Понимание синхронных и асинхронных взаимодействий. — Знание принципов информационной безопасности. — Опыт интеграций (API, шины, middleware и др.). — Опыт разработки на разных стеках. — Понимание DevOps-подходов и CI/CD. — Опыт с ИИ-инструментами и агентами. — Сильные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные вещи простым языком. — Английский: В2. — Будет плюсом: Опыт участия в трансформационных / цифровых проектах. Условия: — Локация: удалённо (локация РФ или Армения). — Командировки в Ереван 1 раз в месяц.

Задачи: — Обеспечение качества веб-приложения, десктопной и мобильной версии продуктов WeMachines. — Выполнение e2e-автотестов в реальных браузерах. — Проверка функционала совместного редактирования, чатов, звонков, уведомлений и платежей. — Тестирование в браузерах Chrome, Safari, а также на десктопных и мобильных устройствах. — Написание и запуск тестов с использованием AI-агентов, анализ багов пользователей. Требования: — Опыт работы QA в часто обновляемом веб-продукте. — Умение самостоятельно писать автотесты. — Навыки чтения кода, выявления причин ошибок и чёткого описания багов. — Знание Playwright или Vitest, опыт тестирования realtime-продуктов и мобильных платформ iOS/Android будет преимуществом. Условия: — Полная занятость, удалённая работа. — Работа по B2B-контракту с пакетом equity. География найма не уточнена.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Команда модерации Авито разрабатывает и поддерживает процессы, которые помогают проверять пользовательский контент. Это сложная система на основе алгоритмов машинного обучения, LLM и ручной проверки. Для пользователей и компании важно, чтобы модерация на всех этапах работала быстро, стабильно и точно. Мы ищем аналитика, которому предстоит развивать методологию оценки качества модерации, разрабатывать новые метрики и подходы, автоматизировать операционные процессы. В этой роли вы сможете вместе с коллегами из смежных функций искать возможности улучшать качество модерации, определять приоритеты работы команды и напрямую влиять на опыт пользователей. Какие задачи вас ждут: развивать систему метрик и инструменты оценки качества автоматической и ручной модерации; участвовать в запуске новых направлений и сценариев модерации; развивать методологию тестирования изменений в алгоритмах проверок, оценивать их влияние на пользователей и контент; автоматизировать сложные операционные процессы и повышать их эффективность; развивать инструкции и сценарии анализа качества для AI-агентов, чтобы аналитики, продакт-менеджеры и DS-инженеры могли самостоятельно решать типовые задачи. Мы ждём, что вы: работали в аналитике данных не менее двух лет; умеете превращать результаты анализа и математических моделей в понятные бизнес-решения; знаете математику и статистику и применяете их для решения продуктовых задач; умеете расставлять приоритеты, планировать и вести комплексные аналитические проекты; уверенно владеете SQL: работаете с большими массивами данных, пишете и оптимизируете сложные запросы, создаёте витрины данных; понятно визуализируете данные, презентуете результаты исследований и даёте рекомендации; умеете объяснять сложное простыми словами и договариваться с коллегами. Работа у нас — это: самостоятельная зона ответственности и участие в продуктовых решениях о проверках и ограничениях контента; обсуждение исследований и подходов, поддержка опытных аналитиков; работа в команде, где аналитики и смежные функции используют AI-агентов, развивают AI-инструменты для самостоятельного анализа и сокращают количество типовых разовых запросов к аналитикам; личный бюджет на обучение: книги, курсы и конференции; возможность работать из офиса или удалённо, в том числе из другой страны; понимание своего влияния на бизнес и продукт; постоянный рост и развитие: живая матрица компетенций, внутреннее и внешнее обучение, программы наставничества, обмен опытом в профессиональных комьюнити; широкий спектр рабочих инструментов: от надёжного и удобного хранилища данных до продвинутых внутренних продуктов; расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

Создавать и оптимизировать подходы к оценке качества моделей и AI-пайплайнов (RAG, LLM, OCR). Построение online/offline метрик качества, написание методологий оценки для мониторинга качества и регрессионного тестирования.

Задачи: — Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог — Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок) — Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде — Поддержка и быстрая отладка few-shot классификации сценариев на базе Qwen и классификаторов на BERT — Учёт краевых случаев, исправление ошибочных срабатываний интентов — Finetuning локальных LLM (извлечение сущностей, удерживание инструкций) — Интеграция и поддержка ASR на базе GigaAMv2 (отладка качества распознавания, работы VAD) — Дообучение и настройка инфереса собственных и опенсорсных TTS и систем клонирования голоса Требования: — Экспертиза в NLP и LLM: практический опыт с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT (классификация сценариев и интентов) — Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи — Уверенный дебаг LLM: умение быстро понять, почему модель ответила не так, и исправить это промптом, гиперпараметром или файнтюном — Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей — Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2) — Опыт работы как с графовыми/сценарийными диалоговыми движками, так и с LLM-агентами — Высокая скорость диагностики проблем в инференсе, локализации багов и принятия инженерных решений — Уверенное владение Python (PyTorch, huggingface, фреймворки инференса) — Уверенное владение Go — Опыт работы с оптимизацией инференса под low-latency (vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime) — Практика работы со потоковым аудио в реальном времени (streaming ASR/TTS, gRPC-контракты) — Типизация в Go, базовые типы (строки, числа, слайсы и мапы) — Примитивы синхронизации и конкуренция (синхронизация горутин, работа с каналами) — Указатели и работа с ними — Observability — Оперативность в принятии архитектурных решений — Самостоятельность в реализации решений — Высокая скорость диагностики проблем Будет плюсом: — Понимание SOLID, DRY и KISS паттерны — Базовое понимание дизайна сервисов на Go

— находить проекты в сфере AI-агентов и договариваться об интеграциях. — общаться с партнёрами на английском в GitHub, Discord, соцсетях и по почте.

конкурентный анализ сервисов/продуктов/ценовых акций/каналов. сравнительный анализ внутренних процессов, выявление зон улучшений для формирования сервисной стратегии.

Ищем Fullstack-разработчика, который возьмёт на себя техническую реализацию этого направления: от выбора архитектуры и технологий до внедрения системы в реальную работу предприятия. • Совместно с директором производства изучать процессы, определять требования и формировать направления развития продукта.

Location: Москва ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Обеспеченное будущее позволит клиенту использовать инструменты финансового планирования для формирования долгосрочных планов на периоде 10+ лет. Проект позволит формировать план финансовой независимости и отслеживать его достижение и текущий статус, а также будет проактивно давать совету по его улучшению и минимизации рисков Обязанности * проектирование, поддержание в актуальном состоянии, согласование архитектур АС * контроль разработки программных модулей и сервисов * обсуждение, выработка, защита и продвижение архитектурных решений * создание прототипов и MVP. Весь цикл (требования, архитектура, разработка, оценка ресурсов, развёртывание, поддержка, демонстрация, развитие и т.д.) * личное участие в разработке Требования * знание основ проектирования архитектуры АС, особенностей построения распределенных систем, микросервисной архитектуры, проектирования событийно ориентированных систем, интеграции enpterprise приложений, опыт проектирования контрактов API * уверенное владение SQL и NoSQL, знание принципов взаимодействия с БД * опыт разработки и проектирования систем, знание основ ООП * знания особенностей мобильной разработки, Git * опыт управления командой от 10 человек Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия * формат работы - офис (БЦ Поклонка) * 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 с возможностью совместного использования на трех близких, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва Мы создаем инновационную B2B-платформу, работающую в рамках нового законодательства по регулированию цифровых валют и цифровых финансовых активов (ЦФА). Наша цель — построить надежную систему риск-менеджмента для работы с криптоактивами и блокчейн-проектами. Обязанности * построение системы управления крипториском по собственным сделкам * контроль кошельков и транзакций * оценка риков блокчейн и DeFi * анализ рисков смарт-контрактов, включая стейкинг и ЦФА в публичных сетях * поддержка развития регулирования и доработки расчета RWA рыночного и контрагентского риска * управление рисками ликвидности с учетом специфики криптовалют Требования * понимание рисков блокчейнов (форки, остановки сетей, централизация валидаторов/майнеров и др.) * понимание архитектуры блокчейнов L1 (Bitcoin, Ethereum, Solana, BNB chain, TRON, AVAX и др.) и L2 (Arbitrum, Base, Optimism и др.) * знание принципов работы стейблкойнов (USDT, USDC, DAI, USDe и др.), нативных токенов (BTC, ETH, SOL и др.) и токенов DeFi-протоколов (UNI, AAVE, CRV и др.) * понимание принципов работы DEX и CEX, P2P-платформ, ОТС-площадок, крипто-деривативов, ликвидности * понимание принципов работы KYT-провайдеров и процедур цифрового комплаенса * понимание базовых принципов криптографии и функционирования крипто-кошельков, а также опыт работы с крипто-кошельками * знания законодательства о цифровых валютах в РФ * понимание основ риск-менеджмента (рыночный риск, операционные риски, риск ликвидности, комплаенс) * владение английским на уровне не ниже intermediate Будет плюсом: * опыт анализа/использования Defi-протоколов (AAVE, Compound, Uniswap, Hyperliquid, Curve и др.) * опыт работы в финансовом секторе, финтехе или в крипто-компании * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * 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: Москва, гибрид или удалённая работа, RU; Россия О команде Мы — команда Automated Moderation в юните «Автомодерация» направления Trust & Safety. Развиваем инструменты доверия и безопасности на платформе: помогаем проверять контент и снижать риск появления материалов, которые нарушают правила Авито. Мы разрабатываем и поддерживаем ML-систему проверки объявлений: анализируем текст, фото и параметры, автоматизируем проверки и снижаем нагрузку на ручную модерацию. Основной проект — развитие LLM-модерации, около 80% рабочего времени. Система уже работает в продакшене: классические модели находят потенциальные нарушения, а LLM проверяют их по правилам Авито. Мы улучшаем промпты, дообучаем LLM- и VLM-модели, автоматизируем эксперименты с помощью AI-агентов. Ищем DS-инженера полного цикла, который будет вести решения от постановки задачи и работы с данными до инференса, мониторинга и оценки влияния на продукт. Помимо основного проекта, будут задачи автомодерации с текстом, изображениями и видео. Какие задачи вас ждут: развивать LLM-проверки: переводить регламенты модерации в инструкции для моделей, разбирать ошибки и улучшать качество решений; строить воспроизводимые эксперименты: сравнивать модели, промпты, состав входных данных и пороги принятия решений; применять и развивать автоматическую оптимизацию промптов, дообучать модели и LoRA-адаптеры там, где это оправдано качеством и стоимостью; готовить датасеты: организовывать сбор и разметку, проверять качество данных и репрезентативность выборок; встраивать решения в пайплайны автомодерации и обеспечивать стабильную работу в продакшене: учитывать качество, задержки, вычислительную стоимость и риски ошибок; настраивать мониторинг качества и деградаций, алерты и регулярные итерации улучшений; оценивать влияние решений на продуктовые и бизнес-метрики. Мы ждём, что вы: умеете проводить полный цикл ML-разработки: от работы с данными и моделью до продакшена, мониторинга и проверки влияния с помощью A/B-тестов или эквивалентных подходов; имеете большой опыт в NLP или значимый опыт вывода и сопровождения моделей в продакшене; работали с LLM в прикладных задачах и умеете проверять качество решений на данных; дообучали LLM и VLM, работали с LoRA, PEFT и оптимизацией инференса, например с vLLM; уверенно владеете Python и DS-стеком: NumPy, pandas, scikit-learn, CatBoost или аналогами, умеете работать с DL-фреймворками, например PyTorch; понимаете, как выбирать методы под задачу и аргументировать компромиссы между качеством, стоимостью, скоростью и рисками; умеете оценивать качество моделей при запуске и отслеживать его изменение во времени: дрейф, деградации, проблемы данных; пишете SQL-запросы на уровне, достаточном для анализа данных и диагностики качества; читаете англоязычную техническую литературу. Будет здорово, если вы: имеете опыт в модерации, Trust & Safety или антифроде; разрабатывали инструменты для AI-агентов, MCP-серверы или автоматизировали с их помощью ML-процессы; знакомы с практиками MLOps: Kubeflow, K8s, feature store, MLflow; настраивали мониторинг и алерты в Grafana, участвовали в A/B-тестах и канареечных релизах; использовали LLM в прикладных задачах; работали с CV или мультимодальными задачами, например VLM. Работа у нас — это: масштабный инженерный процесс, где вы можете участвовать во всех этапах работы над ML-решением; интересные развивающие задачи и влияние на продуктовые и бизнес-метрики; культура взаимопомощи и обмена опытом; прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы; расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания.

Задачи: — Разработка сайта — Создание телеграмм бота — В перспективе разработка ИИ агента Контакт для связи указан в объявлении.

Задачи: участие в формировании видения архитектуры приложения и приведение кодовой базы к целевому состоянию с помощью AI-агентов (для их запуска на CI есть инфраструктура); 🧩 Требования: уверенное владение Swift, UIKit, SwiftUI;

🧩 Требования: опыт промышленной разработки автотестов на Java от 5 лет, из них последние 3 года — на Java;

🧩 Требования: промышленный опыт от 5 лет в data engineering или backend-разработке с сильным дата-уклоном — production-системы под реальной нагрузкой и ответственность за их эксплуатацию;

Что нужно делать: Работать с теплыми входящими заявками: знакомиться с клиентами, выяснять потребности и подбирать недвижимость. Готовить продуманные подборки, объяснять особенности объектов и консультировать по условиям покупки.

Руководить кросс-функциональной командой из 9 человек: backend-, web-, iOS- и Android-разработчиков, QA-инженеров и системного аналитика. Организовывать процесс разработки и поставки: планировать работу, управлять backlog, отслеживать сроки, качество и производственные метрики команды.