Вакансии

Location: Москва Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Наша ключевая задача: исследовать и рассказывать, что происходит и будет происходить с человеком, как эти изменения переложить в продукт, коммуникации, HR-процессы, чтобы они стали лучше.  Работа в Лаборатории – это возможность прикоснуться практически к любому бизнес-подразделению экосистемы Сбера, к большим данным Сбера, к клиентской базе более 100 млн человек. Мы ищем ML Developer'а — человека, который будет реализовывать ML-проекты Лаборатории: обучение и дообучение моделей, построение data-пайплайнов, вывод решений в production. В отличие от LLM-генералистов команды, которые быстро вайбкодят прототипы, вы будете отвечать за то, чтобы модели работали надёжно, воспроизводимо и масштабируемо, а также дорабатывать прототипы до продакшен решений. Вы рамках Лаборатории вы будете в команде “больших данных и гиперперсонализации”, всего около 25 человек, из которых DS-команда – порядка 10 человек, остальные – исследователи, психологи и социологи. Лаборатория работает на стыке поведенческой науки, данных и AI. Мы строим модели, которые описывают и предсказывают поведение человека — от сегментации клиентов до цифровых двойников. ML Developer — это тот, кто превращает исследовательские гипотезы в работающие модели и надёжную инфраструктуру вокруг них. Наш технологический стек: * ML/DL: HuggingFace Transformers, SentenceTransformers, CatBoost, XGBoost * LLM & Vector Search: локальные модели (Llama 3, Qwen), API (OpenAI), FAISS * Data & Infra: ClickHouse, Docker, FastAPI, Postgres, RabbitMQ, MongoDB * MLOps & Orchestration: MLflow, W&B, Prefect, Dagster, Ray, Prometheus, OpenTelemetry * Инструменты: Hydra, Poetry. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, 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 ### Чем предстоит заниматься: * классический ML/NLP: разработка и обучение моделей для анализа текстов, поведенческих данных, психометрических профилей. * кластеризация, классификация, NER, sentiment — всё, что требуется для исследований на данных. * LLM-интеграция: fine-tuning и дообучение языковых моделей под задачи Лаборатории, построение embedding-пайплайнов, проектирование RAG-архитектур с графовыми и векторными БД. * работа с промптами на уровне системной архитектуры, а не ad hoc экспериментов * Production & MLOps: вывод моделей из ноутбуков в production — контейнеризация, CI/CD, мониторинг, версионирование моделей и данных * построение воспроизводимых пайплайнов обработки данных. Требования ### Наши ожидания от кандидата: ML & NLP: * практический опыт обучения и дообучения моделей (классический ML + deep learning) * уверенная работа с NLP: text classification, NER, embeddings, topic modeling, умение работать с ASR, Text-to-Speech задачами * опыт fine-tuning трансформерных моделей (HuggingFace Transformers, PEFT, LoRA, QLoRA) * понимание метрик качества моделей и умение проектировать эксперименты. LLM & Retrieval-архитектуры: * опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic и др.) на уровне production-решений * построение RAG-пайплайнов: chunking-стратегии, embedding-модели, векторные и графовые БД * понимание различий между векторным поиском и BM25 * работа с LangChain / LangGraph или аналогами. Engineering & MLOps: * Python как основной язык, уверенное владение * Docker, CI/CD, базовый DevOps * опыт работы с ML-оркестраторами (MLflow, W&B, Prefect, Dagster — хотя бы один) * навыки разработки API (FastAPI / аналоги) * работа с SQL-базами (ClickHouse, Postgres) и очередями (RabbitMQ и т.п.). Софты и майндсет: * техническое образование (ML, CS, математика, инженерия) * умение переводить абстрактные исследовательские гипотезы в формализованные ML-задачи * способность объяснять технические решения нетехнической аудитории (исследователям, бизнесу) * интерес к поведенческой науке, психологии — или хотя бы готовность погружаться. Будет плюсом: * опыт работы с распределёнными вычислениями (Ray, DeepSpeed) * знакомство с Prometheus, OpenTelemetry, observability-стеком * опыт работы с графовыми базами данных (Neo4j и т.п.) * контроль стоимости и latency AI-вызовов * публикации, pet-проекты, вклад в open-source * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19, возможен гибрид (1-2 дня в неделю вне офиса) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Проектирование инфраструктуры высоконагруженных и отказоустойчивых систем от Bare Metal до Kubernetes в облаке. — Формирование roadmap миграций, HA, observability и безопасности. — Ответственность за надёжность и производительность платформы. — Управление DevOps-командой и её развитие. — Планирование и декомпозиция задач. — Взаимодействие с разработчиками и продуктовыми менеджерами. — Управление техническими инцидентами. Требования: — Опыт от 5 лет в роли Team Lead, Architect или Tech Lead в продуктовой компании. — Опыт управления и найма сотрудников. — Системное мышление, проактивность и ownership mindset. — Знание Linux, Debian/Ubuntu, Proxmox VE, QEMU/KVM, libvirt, сетей, Routing, VPN, BGP, DNS, балансировки нагрузки, High Availability и Cloudflare. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, GitLab CI, Terraform, Ansible, Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Zabbix, ELK, Opsgenie, PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, Redis, Kafka и RabbitMQ. — Глубокое понимание GitOps, DevOps и SRE. — Приветствуется опыт с AWS или GCP, Python или Golang, опыт построения high-load/HA-продуктов и миграции в Kubernetes или облако. Условия: — Оформление по ИП/B2B вне РФ. — Гибкое начало рабочего дня. — 20 дней отпуска, 5 family days и больничные.

-Проектировать схемы БД, оптимизировать запросы, работать с транзакциями, индексами и масштабируемостью (PostgreSQL, ClickHouse). -Строить ETL/ELT-пайплайны, писать аналитические запросы, агрегации и материализованные представления в Data Warehouse.

Опыт на финтех-проектах и с финансовыми/биржевыми данными. Готовность работать с высоконагруженными системами.

QA Team Lead с 5+ годами опыта в FinTech, Banking, LegalTech, BigData. Специализируюсь на построении QA-процессов с нуля, внедрении AI-инструментов.

Location: Canada Workplace: Remote ABOUT THE TEAM Most providers make customers migrate their data to them. We're doing the opposite: bringing ClickHouse Cloud into the environments our customers already trust, so their data stays useful right where it lives. Those environments come in a few shapes. Some are major cloud data platforms that run ClickHouse as a native service, so customers get it without leaving the tool they already use. Some are BI and visualization tools that need ClickHouse to show up as a fast, first-class data source behind their dashboards. And some are developer and data platforms we connect through marketplaces and identity federation with a couple of clicks or agentic calls. Every integration is unique, but the goal is the same every time: ClickHouse should feel like a first-class citizen in every environment. The craft is finding the patterns underneath different integrations. As one of the first backend engineers, you'll help shape the technical defaults for this team. You'll have end-to-end ownership, but you'll also work inside the constraints of platforms you don't own: thin documentation, unfamiliar deployment topologies, and timelines governed by partner approval cycles. A lot of the challenge is engineering across trust boundaries you don't fully control. You won't be doing it alone. You'll work closely with your engineering manager, the product manager, a growing team, and experienced engineers across the broader org. If that sounds like your kind of challenge, let's talk. WHAT YOU'LL DO You'll own an integration end to end: the design, the code, and the production system that keeps running after launch. The patterns you set there become defaults the rest of the team builds on. Day to day, that looks like: - Owning the architecture: auth and identity flows, multi-tenancy, how data moves and where it's allowed to live, performance, and what happens in production - Running what you build. Which means owning the infrastructure, CI, deployment, observability behind it and on-call - Working on top of external platforms you can't change, and being straight about which risks are yours to manage and which aren't - Partnering closely with the internal teams whose services you depend on: iterating on product requirements, agreeing on interfaces and protocols, and proactively finding ways to keep moving ABOUT YOU These are the attributes of someone who will perform well in this role: - 8+ years building software, with a good chunk of it on data-heavy or integration-flavored systems - Preferably proficient in TypeScript or Go or comfortable contributing to each - Solid backend and systems instincts. You can reason about deployment topology, multi-tenancy, and data movement, and you're comfortable owning architectural tradeoffs you'll have to live with later - You've worked with modern auth protocols, service principals, and identity federation, and you know how to get it right across a trust boundary - You've built on someone else's platform and know what that's actually like: incomplete docs, unintended breaking changes, etc. - You're comfortable in ambiguity. You can ship before the spec is finished, make sensible calls under uncertainty, and flag the decisions that'll be hard to undo to your team before we bake them in. - You're good with other engineers. Much of the work runs through teams you don't own, and you earn their trust by how you think, not just what you commit. - You're mainly a backend engineer, but you're comfortable enough to touch a modern React app - You use AI tools well and honestly. Reach for Claude Code, Cursor, Copilot, or whatever helps, and be clear about where you did and didn't - You write well. Most of how we coordinate happens async in chats, design docs and RFCs NICE TO HAVE None of these are required, but any of them would be a bonus: - Close familiarity with a major cloud data or analytics platform ecosystem - Real depth in auth and identity federation, or experience building to a partner's security review, marketplace requirements or certification requirements - Hands-on experience designing multi-tenant SaaS platforms, or the isolation and deployment topology behind them - Working knowledge of ClickHouse, or another columnar / OLAP engine PERKS - Flexible work environment - ClickHouse is a globally distributed company and remote-friendly. We currently operate in over 25 countries. - Healthcare - Employer contributions towards your healthcare. - Equity in the company - Every new eligible team member who joins our company receives equity. - Time off - Flexible time off in the US, generous entitlement in other countries. - A USD$500 Home office setup if you’re a remote employee. - Global Gatherings – We believe in the power of in-person connection and offer opportunities to engage with colleagues at company-wide offsites. CULTURE - WE ALL SHAPE IT As part of a rapidly scaling start-up, you will be instrumental in shaping our culture. Are you interested in finding out more about our culture? Learn more about our values here https://clickhouse.com/company/careers. Check out our blog posts https://clickhouse.com/blog or follow us on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/life/0c1ee7f4-2129-488d-b413-e7f6270659fd/?viewAsMember=true to find out more about what’s happening at ClickHouse. EQUAL OPPORTUNITY & PRIVACY ClickHouse provides equal employment opportunities to all employees and applicants and prohibits discrimination and harassment of any type based on factors such as race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws. Please see here https://clickhouse.com/legal/applicant-privacy-notice for our Privacy Statement.

Задачи: — Проектирование инфраструктуры высоконагруженных и отказоустойчивых систем, включая Bare Metal и Kubernetes в облаке. — Формирование roadmap миграций, обеспечение высокой доступности (HA), наблюдаемости (observability) и безопасности. — Ответственность за надёжность и производительность платформы. — Управление и развитие DevOps-команды. — Планирование и декомпозиция задач. — Взаимодействие с разработчиками и продуктовыми менеджерами. — Управление техническими инцидентами. Требования: — Опыт от 5 лет в роли Team Lead, Architect или Tech Lead в продуктовой компании. — Навыки управления и найма сотрудников. — Системное мышление, проактивность и ownership mindset. — Знание Linux, Debian/Ubuntu, Proxmox VE, QEMU/KVM, libvirt. — Понимание сетевых технологий: Routing, VPN, BGP, DNS, балансировка нагрузки, High Availability, Cloudflare. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, GitLab CI, Terraform, Ansible. — Навыки мониторинга и логирования: Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics, Zabbix, ELK, Opsgenie. — Опыт работы с базами данных и системами обмена сообщениями: PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, Redis, Kafka, RabbitMQ. — Глубокое понимание GitOps, DevOps и SRE. — Приветствуется опыт с AWS или GCP, Python или Golang, опыт построения high-load/HA-продуктов и миграции в Kubernetes или облако. Условия: — Оформление по ИП/B2B вне РФ. — Гибкое начало рабочего дня. — 20 дней отпуска, 5 family days и больничные. Контакт для отклика: @taya_obl Ссылка для отклика: https://t.me/taya_obl?text=%D0%97%D0%B4%D1%80%D0%B0%D0%B2%D1%81%D1%82%D0%B2%D1%83%D0%B9%D1%82%D0%B5%2C%20%D1%8F%20%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%8E%D1%81%D1%8C%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%B2%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B8%D1%8E%3A%0ADevOps%20Tech%20Lead%0A%D0%9E%D0%BF%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%83%D1%8E%20%D0%B2%20Telegram%20%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B5%0ADevOps%20Jobs%20%7C%20%D0%92%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B8%D0%B8%20%40devops_jobs_vakansii

— Проектирование и развитие архитектуры распределенной инфраструктуры для ZK-сопроцессоров и кросс-чейн протоколов. — Разработка стратегии масштабирования нод (RPC, Prover nodes) и систем хранения данных в мультичейн-среде.

Ищем системного аналитика для развития хранилища данных и аналитической отчётности HR в Магните. Нужен специалист, который самостоятельно исследует источники и существующие расчёты, проектирует модели и витрины данных, готовит постановки разработчикам и сопровождает задачи до приёмки.

Системный анализ от 3 лет, желательно в DWH и аналитической отчетности. Уверенный SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции и умение разбираться в чужих запросах.

Location: Москва Наша основная задача сформировать - чёткий и прозрачный вектор развития Рекламной платформы, для чего мы активно погружаемся во все процессы, непрерывно ищем точки роста и помогаем руководству обратить на них внимание. Задачи команды: генерировать гипотезы, проверять их на данных, запускать A/B тесты и формировать BI отчётность. Наше преимущество, это возможность совместить лучшее от двух миров: от Банка - структурированность и системность, от Рекламной Платформы - гибкость, современный AdTech стек и минимум бюрократии, что в совокупности с ролью команды позволяет видеть результат от своей работы в кратчайшие сроки. Обязанности * Ad-Hoc аналитика * проверка Гипотез * проведение A/B тестов * построение BI отчетности * взаимодействие со смежными командами. Требования * хорошая математическая база (ТеорВер, МатСтат) * практический опыт работы с аналитическими СУБД (используем ClickHouse) * практический опыт построения Дашбордов (используем Redash/SuperSet) * опыт работы с BigData (используем Spark, Trino, Flink). Будет плюсом: * опыт работы в AdTech * понимание принципов работы классических алгоритмов машинного обучения и рекомендательных систем * 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 * гибридный/офисный формат работы * офис: Оружейный переулок, д.41, метро «Маяковская» * 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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

опыт построения системы метрик или событийной аналитики с нуля; уверенное владение SQL, опыт работы с PostgreSQL или ClickHouse;

— 4–5+ лет в роли аналитика данных. — Опыт именно в Pharma — обязателен.

— Разработка и обучение моделей для оптимизации генерации ZK-доказательств и работы ZK-сопроцессоров.

At Halcyon, we’re building a world-class anti-ransomware platform grounded in innovation and resilience. As part of that vision, we’re looking for a Senior Backend Engineer to join our cloud team.

У нас Вы будете активно участвовать в разработке интересного проекта, решать задачи, связанные с надежностью и производительностью системы, делиться своим опытом и перенимать чужой, изучать новые технологии и давать обратную связь по выбранным решениям.

Мы ищем системного аналитика, который будет работать на всех этапах жизненного цикла продукта: от сбора и валидации требований до приёмочного тестирования и сопровождения внедрённых решений. • Взаимодействовать с пользователями, заказчиками и другими стейкхолдерами: выявлять потребности и собирать обратную связь.

Мы ищем специалиста, который будет работать на стыке backend-разработки, распределённого хранения Git и миграции данных между платформами. Основной профиль: CI/CD и интеграции (фокус на new-cicd, очереди, внешние системы).