Все вакансии в регионе г. Москва, страница: 459

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.

Отдел развития технологий индустрии образования Обязанности: анализ источник данных создание логической модели данных создания технического задания для ETL-потоков проектирование витрин данных Требования: уверенные знания SQL опыт работы со стеком: Informatica, PostgreSQL, Hadoop, Oracle, Hadoop понимание принципов построения хранилищ данных (Data Warehouse) и методов ETL опыт разработки и сопровождения документации Будет плюсом: навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия: офис метро Кутузовская (бизнес-центр Poklonka Place) гибридный график работы конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа дисконт-программы от компаний партнеров бесплатный фитнес на территории работодателя внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Ищем опытного DevOps инженера уровня Middle+/Senior. Команда занимается разработкой ИИ-агента, способного самостоятельно выполнять задачи от пользователя в браузере. Агент сможет взаимодействовать с веб-страницами и сервисами, такими как онлайн-магазины или платформы бронирования отелей, превращая ИИ в активного участника цифровой экосистемы. Проект является одним из первых примеров реализации автономных агентов.Обязанности проектирование и построение инфраструктуры разработка CI/CD пайплайнов для микросервисной архитектуры настройка и оптимизация среды для ML-моделей и мультиагентных систем обеспечение безопасности и отказоустойчивости инфраструктуры мониторинг и оптимизация производительности системы автоматизация процессов развертывания и обновления управление инфраструктурой как кодом (IaC). Требования опыт работы DevOps-инженером от 3х лет глубокие знания Docker, Kubernetes (OpenShift) опыт установки, настройка и тюнинга Kubernetes опыт работы с инструментами CI/CD (Jenkins, GitLab CI) опыт управления конфигурацией и автоматизации (Ansible или Terraform) знание принципов микросервисной архитектуры опыт работы с облачными провайдерами знание практик мониторинга и логирования навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. Будет плюсом: опыт настройки и работы с Istio опыт обслуживания инфраструктуры для ML-моделей знание особенностей развертывания высоконагруженных систем опыт с инструментами для управления секретами понимание принципов работы ML/AI систем опыт работы с Kafka и распределенными системами. Условия на период испытательного срока формат работы фул-тайм офис, далее обсуждаем гибрид или удаленный формат работы в Москве 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 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.

Мы — команда специалистов, создающая сервисы и компоненты для платформы внутренней безопасности, а также разрабатывающая AI-агенты для выявления внутренних угроз и мошенничества. Нам нужен специалист, способный эффективно анализировать табличные и текстовые данные, необходимые для построения AI-агентов. Ищем Data Engineer c уклоном в Data Science, которому предстоит заниматься извлечением, подготовкой и очисткой данных, а также поддержкой моделей машинного обучения. Мы предлагаем карьерный рост как в Data Engineering, так и в Data Science направлениях. Ты станешь частью команды опытных инженеров и аналитиков, работающих над сложными проектами в сфере информационной безопасности.Обязанности · Анализ структур данных в разных источниках и форматов, оценка их пригодности для конкретных бизнес-задач; · Загрузка, обработка и преобразование больших объемов данных из разнородных хранилищ (Oracle, Teradata, MS SQL, GreenPlum) в рабочие среды (GreenPlum, Hadoop); · Проектирование и создание аналитических витрин данных; · Подготовка и препроцессинг данных для обучения моделей машинного обучения; · Мониторинг и оптимизация рабочих процессов обработки и загрузки данных; · Контроль качества входных данных и автоматизация проверки качества данных; · Разработка инфраструктуры и внутренних сервисов для эффективной обработки больших объемов данных; · Автоматизация повторяющихся операций с данными; · Создание технической документации и поддержка баз знаний по работе с данными; · Консультация пользователей внутри компании по вопросам использования данных.Требования · Опыт работы от 1 года в роли Data Engineer, Data Analyst или ETL-разработчика; · Продвинутый уровень владения SQL (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, производительность запросов); · Практический опыт работы с большими объемами данных в реляционных СУБД (Oracle, Teradata, MS SQL, GreenPlum); · Понимание концепции и принципов организации хранилища данных (DWH); · Преимуществом будет наличие опыта проектирования витрин данных; · Полезным будет знакомство с технологиями экосистемы Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala); · Базовые знания банковской сферы будут дополнительным плюсом; · Приветствуется опыт работы в гибких методологиях управления проектами (Agile, SCRUM, Kanban). Дополнительные ожидания: · Желаемый опыт работы от 2-х лет в смежных ролях (DE, DS, Python-разработчик); · Хорошее знание SQL, включая работу с аналитическими функциями, подзапросами, процедурами и функциями, оптимизацию производительности запросов; · Работа с технологическим стеком Hadoop (HDFS, YARN, Hive) и Apache Spark; · Опыт программирования на Java/Scala; · Готовность глубоко погружаться в изучение архитектуры существующих баз данных и документации по структурам данных; · Понимание базовых принципов построения распределенных систем хранения и обработки данных. Будет плюсом: · Опыт переноса и интеграции больших объемов данных между разными источниками; · Владение инструментами системы контроля версий (например Git); · Начальные знания и интерес к развитию в области Machine Learning и Data Analysis; · Осведомленность в процессах ETL и технологиях хранилищ данных (DWH).Условия гибрид, метро Тульская \ Кутузовская; 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; корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры.

Мы команда Вероятностный Профиля. Формируем портрет неавторизованных пользователей Сбера и Партнеров. Наша задача предполагает анализ цифровых следов на всех площадках Сбера и Партнеров, поэтому мы работаем с самой настоящей BigData - у нас самые тяжелые источники данных в Банке. Понимание того, что за клиент перед вами – одна из определяющих успешного Бизнеса, поэтому наше решение востребовано во всех сферах: от разметки датасетов смежных команд до антифрода и формирования персональных предложений. Основная задача при этом – помочь бизнесу правильно работать с неавторизованным клиентом в момент его входа на поверхность, поэтому мы не просто «перевариваем» очень большой поток данных, но и стремимся отдать результат Бизнесу как можно скорее. Обязанности: написание Ansible Playbook’ов для автоматизации процессов разветывания настройка CI/CD процессов развертывания и тестирования развертывание, поддержание и доработка систем мониторинга разбор инцидентов обеспечение надежности сервисов деплой моделей машинного обучения. Требования: практический опыт в работе с Ansible умение программировать на Bash и Python глубокое понимание Linux понимание принципов работы TCP/IP опыт работы с Docker, OpenShift, Kubernetes. Будет плюсом: 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: офисный/гибридный 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 Кутузовской, зонами отдыха и спортзалом льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Ищем специалиста в команду профессионалов, занимающихся развитием продуктов, визуализацией данных и управленческим анализом. Мы работаем над собственной системой бизнес-аналитики, используемой клиентами и внедряемой внутри банка.Тебе предстоит: Погрузиться в бизнес-задачу заказчика, формирование бэклога для ее автоматизации, декомпозиция задач. Работа с системой таск-трекинга JIRA; Участвовать в проектировании архитектуры компонентов системы и интеграций совместно с другими членами команды; Проработать бизнес и системные требования, формализировать требований в Confluence; Контролировать сроки и качества реализации задач по своим требованиям, участвовать в приемке и демонстрации функциональности; Реагировать на критичные текущие сбои и проблемы, участвовать в анализе и исправлении ошибок; Собирать и анализировать бизнес данных в системе для формирования отчетов; Участвовать в улучшении процессов и взаимодействий внутри и вне команды. Мы ждем, что ты: имеешь высшее образование в области информационных технологий, математики, экономики или смежных дисциплин имеешь опыт анализа и формализации требований (от 1–3 лет для junior-позиций, больше — для senior-позиций) умеешь анализировать и моделировать бизнес-процессы, знаешь методологии разработки ПО (например, UML, BPMN) имеешь навыки общения с клиентами и понимание психологии взаимодействия с бизнесом владеешь инструментами прототипирования интерфейсов (Figma, Axure), визуализации процессов (Visio, Aris). понимаешь принципы проектирования баз данных и SQL-запросов. имеешь базовые знания в области тестирования программного обеспечения. свободное владеешь офисными приложениями (Word, Excel, PowerPoint). Мы предлагаем: ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС и льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредитованию, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров корпоративная пенсионная программа

Наша команда формирует методологию расчета ключевых метрик удовлетворенности клиентов (NPS, CSI, CSAT). Проводит регулярные опросы среди корпоративных клиентов (B2B), анализирует полученные данные и вырабатывает стратегии улучшения клиентского опыта.Обязанности Поиск релевантных данных в системах банка Очистка и обработка данных Аналитика данных для проверки гипотез влияния на CX метрики Оценка значимости отклонений для подтверждения гипотез. Требования Опыт работы аналитиком от 1 года Знание SQL (группировка, оконные функции) Начальные знания python для анализа данных (проверки значимости, корреляционный анализ, регрессионный анализ, визуализация данных) Опыт работы в направлении разведывательного анализа данных (EDA). Условия Формат работы - офис (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.