Вакансии

Если совсем ничего неизвестно — — 🕹 Список обязанностей: Быстро создавать и запускать новые мобильные приложения и MVP; Разрабатывать frontend на React + TypeScript и mobile на React Native;

развивать и сопровождать Python-фреймворк. разрабатывать и интегрировать анализатор для новых языков и форматов.

Design, build and maintain Python services and APIs behind the funnel: registration, booking and the visitor account. Build and own server-side integrations with ad platforms (Meta CAPI, TikTok Events API and similar): event delivery, deduplication, retries and monitoring.

Разработка новых модулей обработки сетевых протоколов (RDP, SSH, HTTP) и балансировки нагрузки. Знания: Python 3.7+, mypy, Redis, OpenSSL, Git, CI/CD (GitLab), pytest, структура deb-пакетов (dpkg, apt).

Задачи: — Разрабатывать и развивать внутренние микросервисы на Python и Golang; — Проектировать и реализовывать API для взаимодействия между внутренними сервисами; — Разрабатывать клиентское API; — Развивать существующие решения: проводить рефакторинг, оптимизацию и повышение производительности сервисов; — Участвовать в проектировании архитектуры новых сервисов; — Разрабатывать и актуализировать техническую проектную документацию. Требования: — Опыт разработки от 5 лет; — Уверенное знание Python и Golang; — Глубокое понимание и практический опыт работы с PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, RabbitMQ, Docker и Kubernetes; — Понимание принципов работы и администрирования Linux; — Понимание принципов построения и взаимодействия микросервисов; — Опыт интеграции со сторонними системами и сервисами; — Навык подготовки схем, диаграмм и архитектурных представлений; — Навык оценки трудоёмкости задач, сроков и потенциальных рисков. Условия: — Конкурентная заработная плата, годовая премия по результатам Performance Review; — Полное соблюдение ТК РФ (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.); — Классный, современный офис в шаговой доступности от метро Киевская; — Гибридный формат работы и гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем; — Рабочая техника, дополнительный монитор и прочие девайсы для комфортной работы; — Расширенная ДМС программа со стоматологией и страховка для выездов за рубеж; — Различные программы корпоративного обучения: от виртуозного освоения Power Point, курсов по ораторскому мастерству, ведению проектов, до прокачки менеджерских скиллов у руководителей; — Посещение профильных конференций; — Гибкие льготы "Aladdin"; — Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок BestBenefits; — Доступ к собственной книжной библиотеке; — Подписка на START, доступная на пяти различных устройствах.

• Тестирование веб-приложений — от 4 лет. • Автоматизация на Python — от 2 лет.

Location: Москва Наша команда занимается одним из приоритетных направлений в Блоке «Риски», а именно выстраиванием Системы управления рисками собственных строительных проектов Банка и его дочерних обществ с помощью ИИ агентов. Мы создаем, развиваем и поддерживаем систему управления рисками – от идеи о строительстве, через реализацию, до передачи готового объекта заказчику. Приглашаем вас стать частью системы управления рисками самых интересных и амбициозных строительных проектов в России. Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой. Стек технологий: Python 3.12+, FastAPI, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, Grafana/OpenTelemetry, OpenShift, Jenkins. Обязанности * проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability) * выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества) * внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем * работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API * проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод * развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы * влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство. Требования * от 6 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность * опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов * уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. * практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества * навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата * готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. Будет плюсом: * опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность). * опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса * вклад в open-source или публикации/доклады * знание домена рисков. Условия * рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32 * режим работы: гибрид, удаленного формата нет * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких * 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.

Location: Москва Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой. Стек технологий: Python 3.12+, FastAPI, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, Grafana/OpenTelemetry, OpenShift, Jenkins. Обязанности * проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability) * выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества) * внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем * работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API * проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод * развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы. Требования * от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность * опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов * уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. * практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества * навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата * готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. Будет плюсом: * опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность). * опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса * вклад в open-source или публикации/доклады * знание домена рисков. Условия * рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32 * режим работы: гибрид, удаленного формата нет * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких * 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.

проектировать архитектуру, разрабатывать API и бэкенд-приложения, оптимизировать производительность, тестировать, документировать и вместе с командой доводить продукт до результата.

-Развитие существующих backend-сервисов. -Разработка новых сервисов для внутренней инфраструктуры.

Автоматизатор на Python превратит повторяющиеся проверки в быстрые, стабильные автотесты. Имеет опыт построения фреймворков автоматизации с нуля с использованием PyTest, Selenium и Appium, а также глубокого тестирования REST API.

Задачи: Проводить ручное функциональное, интеграционное и системное тестирование. Разрабатывать и поддерживать тестовую документацию, работать с дефектами, анализировать и воспроизводить пользовательские ошибки.

Обязанности: Писать автопроверки на C# после перехода. Требования: Опыт тестирования веб-приложений от 4 лет.

3+ года коммерческой разработки на Python (FastAPI / Django). Опыт с PostgreSQL, ORM, REST API и вебхуками.

-Проектирование, разработка и поддержка фреймворка и библиотек для автоматизации тестирования. -Разработка инструментов автоматизации установки и настройки продукта под разные среды выполнения.

- Разработка автотестов на Python (pytest/unittest) от 5 лет. - Опыт с CI/CD (Jenkins, GitLab CI).

• Опыт работы на Python от 3 лет.

разработка ПО на Python с использованием FastAPI, PostgreSQL. отличное знание Python.