Все вакансии в регионе г. Москва, страница: 424

Управление исследований и инноваций координирует работу исследовательских, научных и инновационных направлений Сбера.Обязанности Разработка ML и LLM-решений, включая предобработку данных, классические модели машинного обучения, современные архитектуры на основе трансформеров и больших языковых моделей Организация пайплайнов поставки данных для аналитики, обучения и исполнения моделей Интеграция ML-моделей в производственную среду, настройка мониторинга и деплоймент ML-сервисов Требования Опыт работы в ML от 2 лет, знания ML-пайплайнов и основных библиотек: MLflow, Airflow, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, LangChain, Опыт работы с алгоритмами и структурами данных от 2 лет Хорошее владение Python, опыт от 2 лет Опыт работы с базами данных (SQL, NoSQL, векторные), а также принципов работы с большими данными Опыт работы с OpenShift, Docker, Docker-compose, Nexus Registry, Jenkins Практический опыт работы с Linux, Git, Bash, CI/CD Условия Достойная заработная плата и годовой бонус Дмс с первого рабочего дня Передовые проекты и сильная команду Бесплатный спортивный зал Локация: Москва, м. Кутузовская (Сбер-Сити) Гибридный график работы

Команда занимается развитием продукта «Платежный счет» в СберБанк Онлайн для 75+ млн клиентов. Данный продукт меняет всю логику управления деньгами со стороны клиента: от карты к счёту с картой или без.Обязанности участвовать в развитии процессов и инструментов DevOps настройка стендов, поддержание в работоспособном состоянии, взаимодействие с администраторами смежных систем выполнение мероприятий по предотвращению инцидентов использовать современные подходы, инструменты и технологии. Требования имеете опыт работы в OpenShift (или Kubernetes) сопровождаете и анализируете ошибки ПО на Java, Kafka, Zookeeper, SQL работаете с Linux, Oracle, Ignite(постановка задач на изменение и понимание принципов работы), Confluence, Jira, BitBucket, Nexus, Jenkins, Git, Maven настраиваете мониторинг метрик производительности. Условия профессиональное обучение, семинары, тренинги, конференции самые инновационные, амбициозные проекты и задачи годовые премии ДМС, страхование, сниженные ставки по кредитованию, программы лояльности для сотрудников бесплатный фитнес-зал, подземный паркинг.

Sber Process Mining – система интеллектуального анализа бизнес-процессов от Сбера. Система позволяет на основе данных из информационных систем компаний делать автоматизированную аналитику с применением AI и BI инструментов. Process Mining позволяет обнаружить «узкие места» в бизнес-процессах, выявлять недобросовестные практики и потенциал к повышению эффективности процессов, росту прибыли компании и удовлетворенности клиентов.Обязанности участвовать в разработке ядра системы анализа процессов разработка переиспользуемых трансформаций данных и пайплайнов разработка self-service инструментов обработки данных для пользователей разработка и проектирование модели данных решение ad-hoc задач от аналитиков оптимизация сложных SQL-запросов. Требования опыт работы в качестве инженера данных от 3 лет опыт работы с ClickHouse, Postgresql опыт работы с Apache Spark опыт работы с Airflow, NiFi или др. оркестраторами ETL процессов владение SQL на уровне native speaker уверенное знание Python знание основ ООП, теории алгоритмов, структур данных знание теории построения хранилищ данных опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия комфортный современный офис - м. Кутузовская ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус 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 бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.

Мы — исследовательская команда Сбера, изучающая поведение, психологию и восприятие людей. Наша работа помогает улучшать клиентский опыт, продукты и сервисы банка через анализ данных, AI и междисциплинарные исследования. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Мы используем качественные и количественные исследования, искусственный интеллект, data-science и анализ данных. Наша команда состоит из психологов и социологов, инженеров машинного обучения, аналитиков данных, дизайнеров. Мы ищем психолингвиста, который будет разрабатывать эксперименты, анализировать текстовые данные и применять научные знания в реальных бизнес-задачах.Обязанности Разработка и проведение лингвистических экспериментов Работа с текстовыми и речевыми данными (сбор, обработка, аннотирование) Анализ корпусов текстов, работа с частотностью слов, использование методов корпусной лингвистики Разметка и систематизация данных (например, транскрибированных интервью) Поиск и анализ научной литературы по тематике исследований Написание научных отчетов и статей Требования Высшее образование не ниже (специалитет/магистратура) в области психолингвистики/лингвистики/когнитивной науки или смежных дисциплин Опыт работы с лингвистическими данными, знание психолингвистических теорий Владение Python (библиотеки для обработки текстов: NLTK, spaCy, gensim и др.) Навыки статистического анализа данных (R, SPSS или аналоги) Умение проводить кабинетные исследования (работа с научной литературой) Портфолио в резюме Будет плюсом: Опыт работы с AI-ассистентами и генеративным ИИ. Условия Достойная заработная плата + годовой бонус ДМС с первого рабочегодня Сильная команда со стартаперским майндсетом и потоком интересных задач Уникальные масштабные проекты Локация: Москва, м. кутузовская (Сбер-Сити) Формат работы: гибрид (офис+удаленка)

В команду занимающейся развертыванием AI-сервисов, ищем инженера по сопровождению автоматизированных систем в тестовых и промышленных контурах банка.Обязанности Работа в службе сопровождения, администрирование АС; Внедрение новых версий прикладного программного обеспечения Сопровождение процессов и АС с показателями качества, зафиксированными в SLA; Выполнение регламентных процедур по обслуживанию АС; Контроль за работой и анализ результатов мониторинга АС, внесение предложений по улучшению производительности и надежности; Участие в приёмо-сдаточных испытаниях доработок системы, взаимодействие со всеми участниками процесса разработки, тестирования и эксплуатации; Выявление рисков, проблем в работе АС, организация мероприятий по их устранению и минимизации; Решение инцидентов, анализ причин их возникновения. Требования Высшее техническое образование; Опыт работы по сопровождению информационных систем; Навыки администрирования Linux; Владение языком SQL (понимание структуры БД и базовые запросы); Опыт работы с web-серверами (например: Nginx, Apache, IIS); Знание принципов работы SSL; Знание практик CI/CD; Знание английского языка на уровне достаточном для чтения технической литературы. Будет плюсом: Знание технологии контейнеризации, опыт работы с Openshift и Kubernetes; Опыт работы с инструментами мониторинга (Zabbix/Grafana) и анализа логов и событий (ELK/Kibana); Навыки автоматизации на любом скриптовом языке(bash, powershell, python или др.). Условия гибридный формат работы, метро Тульская \ Кутузовская; стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников; ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких; бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров:, СберМаркет, DeliveryClub, Самокат, СберЕаптека и других; корпоративная пенсионная программа; корпоративное обучение за счет компании; реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей; официальное оформление с первого дня; корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры.

Наши продукты создаются в интересах Управления внутрибанковской безопасности, основной целью является решение задач по выявлению и предотвращению появления утечек данных со стороны сотрудников. В нашем направлении в смежных продуктах имеются специалисты, обладающие глубокой экспертизой, каждый в своей области, поэтому всегда будет, с кем проконсультироваться и перенять опыт. Мы ищем опытного администратора Linux для управления и поддержки наших серверов, автоматизации процессов, мониторинга систем и администрирования кластеров Hadoop. Если у вас есть глубокие знания в области администрирования Linux и вы обладаете опытом работы с инструментами автоматизации и мониторинга, мы будем рады видеть вас в нашей команде!Обязанности Коммутация и первичная настройка серверов; Работа с командной строкой и ОС Linux; Монтаж / демонтаж оборудования; Агрегатный ремонт оборудования; Работа в прикладном ПО, установка ОС. Требования Опыт на аналогичной позиции от 2х лет; Знание вычислительной техники на продвинутом уровне; Профильное образование и хорошая теоретическая база; Аккуратность и пунктуальность. Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Условия График работы: фултайм офис Сколково, пн-пт или 2\2 Оклад + годовое премирование и социальная поддержка сотрудников Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких Корпоративное обучение за счет компании, в т.ч. возможность посещать конференции по профессиональной тематике, а так же огромный каталог образовательных программ Реальную возможность для профессионального и карьерного роста в it-направлении крупнейшего банка. Работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд Яркую и насыщенную корпоративную жизнь: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.

Команда занимается правовым обеспечением крупного и среднего бизнеса. В основных задачах структурирование сделок и правовое сопровождение кредитования корпоративных клиентовОбязанности осуществление правового анализа учредительных и иных документов корпоративных клиентов банка правовая экспертиза залогов и других обеспечительных сделок структурирование кредитных сделок, идентификация и хеджирование правовых рисков согласование кредитно-обеспечительной документации. Требования высшее юридическое образование (гражданско-правовая специализация) опыт правового сопровождения корпоративного бизнеса уверенные знания норм действующего законодательства опыт работы в банках по направлению сопровождения финансирования корпоративных клиентов приветствуется уверенное владение пакетом MS Office (Word , Excel), а также справочно-правовыми системами Консультант Плюс, Гарант. Мы предлагаем комфортный современный офис ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию корпоративный спортзал и зоны отдыха уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС и льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративную пенсионную программу

Наша команда работает над инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения, работаем с системами хранения данных, серверными мощностями, виртуальными машинами и системным ПО для них. Мы превращаем технологии в ценность для наших клиентов, используем инновационные решения, предоставляя качественный сервис и надежную поддержку.Обязанности Взаимодействие с дежурной сменой Ведение кейсов и взаимодействие с поддержкой Организационная работа: взаимодействие со смежными подразделениями, планирование работ, ревизий, поставок и перевозок оборудования Ведение заявок в системах обслуживания, например, Service Manager или Service Desk, или т.п. Требования Базовые навыки работы с UNIX/Linux системами Первоначальная/продвинутая настройка FC-коммутаторов SAN Навыки работы с FOS Brocade и/или NX-OS CISCO (предпочтительнее Brocade или с возможностью переквалификацией на Brocade) Базовые знания технологии выявления ошибок (troubleshooting) Знание линейки оборудования Brocade/CISCO, замена комплектующих Представление о средствах мониторинга (Zabbix или Grafana или HP Open View и т.п.) опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов Условия офис рядом с м. Кожуховская график 5/2, офис ежегодный пересмотр зарплат и годовая премия уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС и льготное страхование для семьи ипотека для сотрудников выгоднее на 4% бесплатная подписка на Сберпрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров корпоративная пенсионная программа вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Руководство электриками, контроль за работой электриков, отчеты в гос органы, снятие и сдача показаний приборов учета ресурсов, на время отсутствия главного механика руководство службой глвного механика

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. Ждем именно тебя! Мы — команда Customer Experience — делаем продукты и услуги Сбера максимально удобными и приятными для клиентов. Каждый день мы работаем над совершенствованием клиентских путей, напрямую влияя на впечатления и эмоции миллионов людей. Задача команды - создание и развивитие премиального класса обслуживания и уникальных продуктовых пакетов СБОЛ. Мы фокусируемся на разных сегментах клиентов, их жизненных ситуациях и задачах, предлагая персонализированные решения.Обязанности решение текущих административных задач, организационная поддержка команды сбор данных, подготовка и ведение отчетности по задачам, показателям KPI, контролю исполнения поручений создание визуальных материалов и презентаций (Figma/Pixso), разработка аналитических документов для руководства организация и проведение корпоративных мероприятий, митингов, собраний ведение учета бюджетных средств, составление отчетности по расходам, оптимизация использования ресурсов оформление документации, ведение переписки, поддержка внутреннего документооборота и структурирование информации. Требования опыт работы от 1 года на позиции координатора проектов, ассистента руководителя, администратора команды (предпочтительно в ИТ или крупной корпоративной среде) развитые коммуникативные навыки и настойчивость в достижении результата, особенно при сборе информации в установленные сроки. опыт организации корпоративных мероприятий навыки визуализации данных: уверенное владение PowerPoint; будет плюсом: знание основ Figma или Pixso системный подход, внимательность к деталям, опыт работы с бюджетами. продвинутые навыки работы с MS Excel (формулы, сводные таблицы - обязательно). Условия формат работы: офис, гибрид возможен через 3 месяца 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 Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Трайб «ИСУ» набирает команду для разработки приоритетной для Банка Интеллектуальной Системы Управления, которая рассчитывает и мониторит большое количество метрик / бизнес-показателей, выявляет отклонения и формирует задания для менеджеров по устранению отклонений и развитию подчиненных. Основное направление – внедрение GenAI в процессы руководителей разных уровней и развитие платформы для разработчиков задач ИСУ. Внимание! В сопроводительном письме укажите опыт коммерческой разработки на Python, с какими фреймворками работали, а также наличие опыта работы с TypeScript и React.Обязанности: доработка LLM-Framework (LangFlow) и инфраструктуры для создания и управления GenAI-Агентами (LangFuse, LangWatch) разработка и поддержка асинхронных backend-сервисов на Python интеграция платформы с брокерами сообщений, базами данных и внешними API оптимизация алгоритмов обработки, хранения и передачи больших объёмов данных контейнеризация (Docker, OpenShift, DropApp), обеспечение безопасности и мониторинга сервисов (логирование и телеметрия) развитие python-библиотеки, которая является псевдо-sql над pandas лидерство в технических вопросах, проведение code review, менторство младших разработчиков поддержка и развитие документации, участие в принятии архитектурных решений. Требования: высшее техническое образование знание Python на уровне Senior уверенная работа с FastApi и asyncio опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет написания сложных sql-запросов, понимание паттернов построения нормальных форм БД, работа с ORM (SQLModel, SqlAlchemy) опыт работы с микросервисной архитектурой и контейнеризированными средами опыт работы с Kafka и Redis как с брокерами сообщений и инструментами для очередей/кеширования навыки работы с большими объёмами данных, оптимизации хранения и обработки 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. Будет плюсом: знание React, TypeScript, HTML/CSS опыт внедрения и поддержки инструментов телеметрии, мониторинга и логирования (Prometheus, ELK, OpenTelemetry или аналогичных) работа с pandas, numpy, JupyterLab практический опыт интеграции и оркестрации AI-агентов, в том числе с использованием LLM-фреймворков (LangFlow, n8n, DiFy, DSPy, CrewAi, LangChain, LangGraph, RAG pipelines) опыт работы с PostreSQL Kerberos. Условия: офис рядом со станцией метро Кутузовская бесплатный спортзал достойная заработная плата (оклад + премии) социальный̆ пакет (ДМС) огромный каталог образовательных программ, возможность обучения и сертификации за счет компании программа льготного кредитования в Сбербанке дисконт-программы от компаний-партнеров.

Мы - молодая, амбициозная команда, занимающаяся разработкой решений для платформы отчетности в управлении глобальных рынков. Используем широкий спектр технологий: PostgreSQL, GreenPlum, микросервисы для создания фронтальных, бэкэнд и интеграционных приложений. Работаем по гибким методологиям в продуктовых командах.Обязанности реализация задач проекта с использованием GreenPlum, ETL инструментов разработка функций расчета витрин данных разработка слоев данных DWH и интеграционного механизма участие в выборе технологий, компонентов, архитектуры решений. Требования опыт работы с PostgreSQL в СУБД GreenPlum, понимание специфики GreenPlum хорошее знание MS SQL, опыт написания и оптимизации SQL запросов, процедур, представлений опыт работы с хранилищем данных DWH, понимание логической/физической модели данных, работа с преобразованием данных из разных источников, подключение источников к хранилищу данных. 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 комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, формат работы - гибрид 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 бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Основным направлением работы команды является создание сервисов автоматической оценки (без человека) предметов движимого и недвижимого имущества для целей залога на базе классических моделей с применяем бизнес-логики, NLP, CV и LLM. Мы разрабатываем и внедряем решения от идеи до вывода в промышленную эксплуатацию, включая исследования источников, построение витрин, разработку моделей. Кроме того, команда активно развивает новые направления деятельности – распознавание документов / фотографий и создание AI-агентов на базе Gigachat.Обязанности Лидировать End-to-End процесс разработки, внедрения и валидации моделей Создавать воспроизводимые, масштабируемые и эффективные модели для дальнейшей интеграции в бизнес-процессы банка Повышать культуру работы с AI и data-driven подход к принятию решений Предлагать и воплощать в жизнь идеи улучшения процессов на разных этапах жизненного цикла модели, фреймворков, инструментов и методов Эффективно взаимодействовать с бизнес-заказчиками, участвовать в постановке задачи на разработку таким образом, чтобы она максимально полно отвечала на вопросы бизнеса Взаимодействовать со смежными командами (разработчики, бизнес-аналитики), участвовать в автоматизации созданных решений. Требования Высшее математическое/техническое образование Не менее 3-х лет опыта работы в качестве Data Scientist Опыт в классическом ML, Deep learning, NLP или Computer Vision (будем извлекать данные из текстов и изображений) Опыт работы с LLM (LangChain, LangGraph, etc) Знание алгоритмов и библиотек машинного обучения (PyTorch, Numpy, Scipy, SkLearn) Опыт проверки качества моделей, анализа их работы, поиска ошибок (как в коде, так и логических). Условия Формат работы - офис на время испытательного срока, далее гибрид (ст.м.Кутузовская) 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.

Дирекция мониторинга Agile занимается созданием дашборда для руководителей в Сбере. Мы собираем данные по всем процессам в Банке, анализируем их и предоставляем необходимую информацию для принятия решений. Мы продолжаем увеличивать охват и глубину мониторинга, поэтому нуждаемся в новых силах. Мы ищем в команду Prompt инженера, который будет создавать данные и описание запроса для LLM-моделей, и следить за их качеством работы.Обязанности Разработка и оптимизация диалоговых сценариев, сложных запросов (prompt-engineering) и примеров ответов для взаимодействия с LLM. Оценка качества ответов моделей (ручная и автоматическая), их корректировка, фактчекинг, проверка на этичность и достоверность. Формирование, систематизация и разметка обучающих данных для улучшения качества моделей. Внедрение и оптимизация RAG-систем, включая интеграцию векторных баз данных (Pinecone, FAISS) и оценку их эффективности. Проведение A/B-тестирования промптов, моделей и подходов к генерации. Разработка и поддержка базы знаний для LLM, включая актуализацию контента. Обеспечение мониторинга работы AI-систем, выявление проблемных зон и в разных этапах работы системы Написание автотестов для проверки стабильности и качества систем на каждом этапе. Создание инструкций и рекомендаций по использованию AI в различных сценариях. Мониторинг трендов в области AI, оценка новых инструментов и технологий.Требования Опыт от 1 года в prompt-инжиниринге или в разработке AI-агентов Глубокое понимание LLM (GPT, Llama 2, BERT) и опыт работы с их API Умение калибровать параметры генерации (temperature, top-p, guidance и другие) Знание методов: zero-shot, few-shot, chain-of-thought Навыки программирования на Python (pandas, API), базовое владение Git. Будет плюсом Опыт работы с моделями ChatGPT, LLama, Qwen, DeepSeek и их аналогами Знание sql Умение структурировать документацию и визуализировать процессы. Опыт работы с Langchain. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская фултайм офис, гибкое начало дня 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 ипотека для сотрудников выгоднее до 4% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — исследовательская команда Сбера, изучающая поведение и психологию людей для улучшения клиентского опыта и продуктов банка. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна. Мы используем качественные и количественные исследования, искусственный интеллект, data-science и анализ данных. Наша команда состоит из исследователей, психологов и социологов, инженеров машинного обучения, аналитиков данных, маркетологов и дизайнеров. Мы ищем психометрика, который будет адаптировать и валидировать методики, анализировать данные и разрабатывать новые инструменты оценки. Обязанности Адаптация и валидизация психометрических методик (опросников, тестов) Проведение статистического анализа данных (факторный анализ, проверка надежности и валидности) Разработка новых методик оценки психологических характеристик. Работа с большими массивами данных, включая кросс-культурные исследования Написание научных отчетов и рекомендаций по применению методик Требования Высшее образование не ниже (специалитет/магистратура) в области психологии, психометрии, социологии или смежных дисциплин Опыт работы с психометрическими инструментами Глубокие знания статистики (R, SPSS, Python) Умение проводить анализ данных, включая IRT (Item Response Theory) и CFA (Confirmatory Factor Analysis) Опыт адаптации зарубежных методик на русский язык Условия Достойная заработная плата и годовой бонус Дмс с первого рабочего дня Передовые проекты и сильная команду Бесплатный спортивный зал Локация: Москва, м. Кутузовская (Сбер-Сити) Гибридный график работы

Актуализация регламентов и положений по сопровождению процессов бюджетирования специальных проектных компаний СПК/ДЗО Участие в процессе согласования бюджетов СПК/ДЗО в соответствии с их параметрами финансовой модели (расшифровка всех бюджетов: БДР, БДДС, план капитальных вложений, кредитный план, налоговый бюджет) Участие в согласовании квартальной и годовой отчетности исполнения бюджетов на Совете Директоров СПК/ДЗО Организация анализа исполнения бюджетов СПК/ДЗО для органов управления СПК/ДЗО Организация процесса сбора и формирования массива информации, аналитики Участие в согласовании сведений для управляющего финансового комитета Контроль лимитов по сведениям, в том числе с использованием инструментов казначейского банковского сопровождения

Проектирование, разработка и поддержка бекенд-сервисов платформы на базе Python и выбранных технологий (Ollama, FastAPI/Flask/Django, PgVector). Разработка и интеграция фронтенд-интерфейсов для взаимодействия с платформой. Интеграция и настройка ключевых компонентов платформы: Ollama (работа с локальными LLM), Langflow (визуальное создание цепочек/агентов), n8n (оркестрация рабочих процессов, интеграции), PgVector (векторные базы данных), S3 (хранение моделей, данных, документов). Обеспечение отказоустойчивости, масштабируемости и производительности платформы, особенно при работе с GPU-интенсивными LLM. Создание и совершенствование ETL/ELT пайплайнов для обработки структурированных и неструктурированных данных (текст, документы). Реализация и оптимизация векторного поиска и семантической категоризации данных с использованием PgVector и техник Embedding. Интеграция и настройка OCR (Optical Character Recognition) и ASR (Automatic Speech Recognition) сервисов для извлечения текста из изображений, PDF и аудио/видео контента. Проектирование, разработка и внедрение интеллектуальных агентов для решения бизнес-задач (управление проектами, анализ рисков, поддержка принятия решений) с использованием Langchain, LlamaIndex или аналогичных фреймворков. Реализация и оптимизация RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем для обеспечения агентов и чат-интерфейсов релевантной контекстной информацией из корпоративных источников. Автоматизация рабочих процессов агентов и интеграция их с другими системами. Интеграция платформы с корпоративными системами: LDAP/Active Directory (аутентификация/авторизация), базы данных, системы документооборота (1С). Разработка и поддержка безопасных API (REST, gRPC) для взаимодействия с платформой и ее компонентами. Обеспечение соответствия платформы корпоративным стандартам безопасности (RBAC, шифрование данных, аудит). Проектирование, разработка и оптимизация баз данных (PostgreSQL с PgVector, возможно другие) для эффективного хранения и поиска: чатов, пользовательских данных, векторных эмбеддингов, документации, метаданных. Контейнеризация сервисов платформы с использованием Docker. Участие в развертывании и управлении платформой в Kubernetes-кластерах. Настройка и оптимизация использования GPU-серверов для работы с локальными LLM (Ollama). Внедрение и настройка систем мониторинга (Prometheus, Grafana) и логирования (ELK stack, Loki) для отслеживания состояния, производительности и использования платформы. Оперативное выявление, диагностика и устранение сбоев и узких мест производительности. Обеспечение резервного копирования и восстановления критических данных платформы. Исследование, прототипирование и внедрение новых AI-возможностей в платформу, таких как расширенные решения для Voice-to-Text (ASR), Text-to-Speech (TTS), анализа тональности, извлечения сущностей и др.

Вы будете тем, кто работает на стыке технологий, данных и смыслов — выявляя ключевые вызовы в сфере устойчивого развития и превращая их в работающие цифровые прототипы. От прогнозных моделей и интеллектуальных агентов до ботов, помощников и web-интерфейсов — ваша задача не просто анализировать, а собирать решения, которые можно быстро протестировать и масштабировать. В центре внимания — ESG, Greentech и региональное развитие, включая климат, демографию, цифровую зрелость и нацприоритеты и т.д. Вы станете одним из первых в команде, кто формирует гипотезы, проверяет их через MVP и предлагает путь от идеи к продукту. Роль сочетает стратегический бизнес-анализ с быстрой технической реализацией. Задачи: формировать и обосновывать гипотезы ESG-продуктов — как на основе внешнего запроса(выявление и структурирование реальных потребностей клиентов с учётом наццелей, климатических и демографических рисков и т.д.), включая цифровые решения с ИИ-компонентами, адаптированные к территориальному и отраслевому контексту разрабатывать и тестировать прототипы (PoC / MVP): от аналитических и прогнозных моделей и агентов до web-интерфейсов и AI-интеграций, используя как low-code платформы (n8n, LangChain, Gigachain), так и собственную разработку на Python с помощью доступных библиотек (pandas, scikit-learn, streamlit, FastAPI и др.) применять малоресурсные архитектуры и open-source решения, включая small LLMs, on-deviceмодели, edge-инференс, офлайн-визуализацию и другие подходы, способные работать в условиях ограниченного доступа к вычислительным мощностям и сетевой инфраструктуре интегрировать и интерпретировать данные из открытых и внутренних источников (глобальная, национальная и региональная статистика и модели,демография, климатические риски, индексы ESG-зрелости и пр.), превращая их в аналитическую основу MVP проектировать решения с возможностью масштабирования и повторного использования — как модули будущей ESG-продуктов, с учётом архитектурной целостности, прозрачной логики и технической гибкости; обеспечивать практическую применимость решений— тестируя прототипы в условиях, приближённых к реальному использованию (технические ограничения, пользовательские сценарии, слабая ИТ-инфраструктура) выступать интеллектуальным драйвером новых решений — видеть возможности там, где ещё нет запроса, и формировать предложения, которые можно быстро проверить, показать и масштабировать. Мы ждем от кандидата: опыт разработки цифровых решений на стыке данных и продукта — в роли продуктового инженера, solution-архитектора, data/product engineer, разработчика MVP/AI-интегратора умение самостоятельно собирать MVP/PoC — аналитические и прогнозные модели, боты, помощники, web-интерфейсы, AI-агенты: от идеи до рабочей демонстрации владение Python и базовыми библиотеками (pandas, scikit-learn, streamlit, FastAPI и др.) — не на уровне учебных заданий, а для сборки прототипов под реальные задачи готовность использовать low-code и no-codeплатформы (например, n8n, LangChain, Gigachain), если это ускоряет реализацию и позволяет быстро проверить гипотезу опыт работы в условиях ограниченных ресурсов — разработка решений, которые работают без/мало GPU/, в офлайне, на слабой инфраструктуре (edge-инференс, small LLMs, офлайн-модели, API-first-подход) гибкость в выборе стека — умение адаптировать архитектуру под задачу: Telegram-бот, API, скрипт или визуальный интерфейс и т.д. интерес к проектам с высоким общественным воздействием — цифровизация территорий, климат, демография, доступность услуг, устойчивое развитие и смежные сферы и пр. способность мыслить концептуально и независимо, брать ответственность за архитектуру и результат, а не только за исполнение. будет плюсом: опыт участия в проектах GovTech, Greentech, EdTech, HealthTech или ESG-проектах/продуктах в качестве разработчика и/или AI solution архитектора умение быстро визуализировать идею — будь то схема, mock-up, API-интерфейс или storytelling. Мы предлагаем: ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию корпоративный спортзал и зоны отдыха уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС и льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративную пенсионную программу офисный формат работы.

Департамент ИИ-платформы и моделей в поиске стажера-аналитика. Обязанности: Строить дашборды по ключевым показателям платформы данных как продукта Выявлять причины отклонений показателей Формировать ключевые витрины для продуктовой аналитики Проектировать доработки в систему сбора данных Создавать ценность на основе данных – выявлять точки роста, строить прогнозные модели Требования: учащиеся старших курсов ВУЗа(готовые работать 40 часов в неделю) владение SQL, преимуществом будет опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse; навыки построения дашбордов в Metabase (предпочтительно) или аналогичном BI-инструменте - Redash, Superset, Qlik, Tableau, PowerBI умеете работать с данными в Python математически подкованы в статистике и теории вероятностей Условия: срочный трудовой договор на период стажировки(3 или 6 месяцев) график работы 5/2, оклад 60 000 - 71 800 руб.gross современный офис рядом с м. Кутузовская корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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. Ждем именно тебя! Мы — команда Халка, так мы называем свой программный продукт, предназначенный для проведения деструктивного тестирования многих сотен высоконадёжных сервисов Блока B2C и группы компаний Сбера. Задача команды — упростить деструктивное тестирование и использование его результатов. Для этого мы интегрируем Халк со множеством систем Сбера, автоматизирующих создание и сопровождение широкого спектра наших сервисов, расширяем охват их технологических стеков и разрабатываем для них деструктивные тесты.Обязанности Направлений деятельности несколько, ты сможешь сконцентрироваться на любых из них исходя из своих способностей и желания развиваться в том или ином направлении: Вести эксплуатационную документацию (Руководство пользователя, логическая модель данных, схема развёртывания) Вырабатывать и формализовывать требования к ПО Халка, валидировать их с разработчиками и документировать, придумывать экранные формы и пользовательские сценарии Выяснять возможности смежных систем, их API, процедуры интеграции с ними и организовывать прохождение этих процедур. Основные интеграционные протоколы и транспорты: HTTPS, kafka, gRPC Вести детальную архитектуру Халка. Исследовать продуктивные данные, накапливающиеся в БД Халка. Разрабатывать и рассчитывать статистические показатели, отражающие проведение деструктивного тестирования. В составе Халка две реляционные БД в PostgreSQL, для исследования мы используем DBeaver, Excel, а также скрипты F# в среде Polyglot Notebok – расширения Visual Studio Codе. Примем Python, если окажется, что ты способен эффективно его использовать. Требования Опыт работы в Linux Навыки работы с генеративными AI-моделями (GigaChat, Kandinsky и аналогов); опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом Преимуществом также будет опыт программирования, тестирования, составления технической документации, сопровождения автоматизированных АС, создания АС с использованием таск-трекеров, REST, HTTPS, kafka, gRPC, Kubernetes, Python, GoУсловия гибридный/офисный формат работы годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях офис на Кутузовском с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.