Вакансии

В команду развития AI-продукта ищем сильного full-stack аналитика на стыке продуктовой аналитики, Data и системного анализа. Предстоит запускать AI-решения от идеи и PoC до приемки, работать с метриками и данными, проектировать Human-in-the-Loop сценарии и связывать данные, бизнес-процессы, финансовые показатели и AI.

Возглавьте Payments с полной свободой решений - определяйте стратегию, развивайте команду и напрямую влияйте на рост бизнеса. • Масштабирование действующей multi-PSP инфраструктуры на Tier 1–2 рынках.

5+ years in Data Analytics / SaaS, Expert SQL, Python, dbt, Looker, Data Modelling, Analytics Engineering, ETL/ELT, A/B Testing, Experiment Design, Product Analytics, SaaS Metrics (MRR, NDR, Expansion, Contraction), Quasi-experimental Analysis, AI / MCP. ➕ Bonus: Data Science, ML, Staff/Principal level.

— Формировать редакционную стратегию и контент-планы. — Искать темы вместе с инженерами и продуктовыми командами: от архитектурных решений и миграций до экспериментов и разборов ошибок.

Location: Москва В кластере несколько продуктов для расчетов результативности сотрудников банка:  * Сервисы расчета результативности (от расчета показателей в КПЭ до учета этих данных в премии сотрудника) * AI-Ассистент для консультации сотрудников продающих ролей по статусу учета продаж сотрудника в результативности * Сервисы ведения и рекомендаций финансовых целей для руководителей ТОП-600 * Расчета стоимости встреч в Jazz * Сервисы ведения продуктовых атрибутов B2C, B2B для ведения расчетов финансовых показателей на единой модели данных платформы FinAl **По тех теку решения делятся на:** * Greenplum, Hadoop - ежедневный учет продаж физической сети банка (соблюдений критериев мотивации) * PHP и Java - расчет сводных коэффициентов результативности для целей премирования * собственная платформа ЕРМ - конструктор методик премирования, связи с моделями планирования (бизнеса, численности). Команда кластера 50 человек, распределена на 3 города: Москва, Нижний Новгород и Воронеж. Обязанности ### **Задачи ИТ Лидера:** * определение целевой архитектуры решений кластера, как части ЕРМ платформы, обеспечивающей автономные бизнес процессы на базе AI * контроль соответствия, разрабатываемого ПО архитектурным требованиям, технический и архитектурный контроль процессов разработки систем * разработка и исполнение ИТ стратегии развития продукта * формирование дорожных карт инициатив * подбор, развитие компетенции сотрудников, управление их мотивацией и карьерными треками; * выстраивание взаимодействия с кросс-командами, выявление и устранение проектных и кросс-проектных ИТ рисков * управление бюджетами проектов. Требования ### **Мы ожидаем:** * опыт разработки ПО от 5 лет в роли архитектора или руководителя команды разработки * опыт подбора, управления, развития и удержания IT-команд от 30 человек * опыт управления сложными высоконагруженными или критичными для бизнеса информационными системами, желательно в банковском или финансовом секторе * опыт формирования целевой архитектуры продукта и управления ее реализацией практический опыт построения AI-native решений: понимание того, как перестраивать архитектуру и процессы разработки с учетом применения AI, а не просто добавлять AI-функциональность в существующий продукт * понимание современных подходов к использованию генеративного AI, LLM, AI-агентов, RAG, ML/AI-пайплайнов, MLOps/LLMOps и принципов интеграции AI в корпоративные системы. **Будет плюсом** * опыт работы с классическими BI-системами (Tableau, QlikView, SAP BW) или open-source решениями (Superset) или российскими BI-решениями * опыт проектирования, построения и внедрения информационно-аналитических систем, ETL, DWH и BI решений * опыт разработки систем бюджетирования, планирования или бизнес-анализа. Условия ### Мы предлагаем: * конкурентная заработная плата: оклад + бонусы * масштабные и интересные задачи в agile команде * комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home * ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников * бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия * обучение и тренинги · Профессиональный и позитивный коллектив.

• Вести самостоятельно продуктовые направления (web & mobile); • Работать в связке с PM, аналитикой и разработкой: от гипотезы до запуска и анализа метрик;

Ваши задачи: управлять направлением данных и аналитики, реализовывать стратегию data-направления, выстраивать единые процессы и стандарты работы с данными, аналитическими запросами, метриками и отчётностью.

Ожидание от кандидата: Высшее техническое или математическое образование; От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML.

– Ведение переговоров с зарубежными блогерами, проверка ценности предложения. – Организация и контроль интервью с аудиторией, самостоятельный анализ материалов и подготовка выводов.

-Проводить самостоятельные исследования, искать точки роста и формировать рекомендации для продукта и бизнеса. -Анализировать влияние ассортимента на конверсию и выручку.

– Полноценный fullstack — фичи end-to-end от API до UI, без разделения на бэк/фронт. – Владение зоной: архитектура, code review, ответственность за прод.

Location: Москва Мы в Kandinsky строим платформу для генерации изображений и видео. Команда Harness отвечает за слой инструментов и пайплайнов вокруг моделей: он превращает исследовательские чекпоинты в решения, которыми пользуются миллионы пользователей. Мы ищем ML-инженера, который будет развивать этот слой, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом, влиять на выбор моделей и подходов и помогать командам доводить модели до продукта. Обязанности * разрабатывать агентные системы: сценарии, инструменты, оркестрация вызовов * решать прикладные задачи с помощью CV- и генеративных моделей: от постановки до работающего в проде решения * собирать пайплайны обработки и генерации изображений и видео, автоматизировать сценарии работы с визуальным контентом * адаптировать модели под конкретные домены и продуктовые кейсы * искать причины деградаций качества и предлагать способы их устранения * работать в связке с исследователями, продуктом и бэкендом, переводя продуктовые требования в технические решения. Требования * уверенное владение Python и фреймворками глубокого обучения (PyTorch) * понимание разницы между agentless- и agentic-решениями, опыт написания обоих и умение понимать, когда что уместно * понимание устройства актуальных CV- и GenCV-моделей * умение работать с контейнеризацией (Docker, Kubernetes) * опыт интеграции генеративных моделей * понимание бизнес-метрик и их переноса на модельные метрики * опыт работы с opensource-моделями: выбор под кейс, настройка гиперпараметров, дообучение Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * льготная программа ипотеки для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Ищем самостоятельного Lead Backend Developer, который сможет совмещать сильную техническую экспертизу с управлением backend-командой. Это hands-on роль: около 50% development / 50% technical leadership.

— формировать редакционную стратегию и контент-планы; — искать темы вместе с инженерами и продуктовыми командами: от архитектурных решений и миграций до экспериментов и разборов ошибок;

· Развивать B2C продукт в категории коммерческого транспорта. · Исследовать рынок, конкурентов и поведение пользователей.

— Формировать редакционную стратегию и контент-планы. — Искать темы вместе с инженерами и продуктовыми командами: от архитектурных решений и миграций до экспериментов и разборов ошибок.

Recruit, hire, and ramp a growing Enterprise AE team, building a repeatable onboarding and coaching program. Coach reps through complex, multi stakeholder enterprise deals, from new pipeline generation to existing account growth, running deal reviews and call coaching that improve win rate and velocity.

Own the product vision, strategy, and roadmap for the Vercel Dashboard, the primary surface through which all Vercel customers interact with the platform. Define how agents operate within the Dashboard, from surfacing errors and suggesting fixes to updating code and config on behalf of users.