Все вакансии в регионе г. Москва, страница: 488

Мы – новая команда Сбера, занимающаяся разработкой инновационных, не имеющих аналогов в России и мире, продуктов корпоративного кредитования в сетях распределенного реестра. Наша команда охватывает большое количество направлений, а именно техническая реализация продуктов, структурирование сделок, аналитика рынков цифровых активов и юридическая экспертиза. В зоне нашей ответственности реализация UI для клиентов Сбера, реализация смарт-контрактов и интеграция с кредитным процессом. Наш продукт находится на начальной стадии реализации, поэтому у тебя будет возможность стоять у истоков и влиять на его технологическое развитие. Мы ценим креатив и стремление к постоянному развитию. Наша цель - стать лидерами в области разработки финансовых продуктов на основе blockchain. Текущий стэк: Java, RestApi, Kafka, PostgreSQL, Docker, Openshift. Обязанности разработка микросервисов реализация интеграций взаимодействие с другими командами участие в развитии продукта и проработке архитектуры. Требования коммерческий опыт разработки от 3 лет опыт работы с асинхронными микрофреймворками уверенное знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных умение работать с брокерами сообщений опыт работы с Git опыт работы с Docker опыт работы с Openshift базовое понимание принципов работы blockchain-сетей. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, ул. Кутузовский проспект 32, формат работы - гибрид (3 дня офис, 2 удаленно) 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.

Перед подразделением контроля риск-стратегий стоит задача выстраивания процесса анализа и валидации риск-стратегий в части кредитования ЮЛ сегмента «Малый/Микро» на этапе внедрения риск-стратегии и ее жизненного цикла с посредствующей подготовкой отчетности о качестве работы риск-стратегий руководству Блока "Риски". Обязанности Контроль изменений риск-стратегий связанных с кредитованием ЮЛ ММБ: оценка внедряемых изменений, подготовка сопровождающей аналитики углубленная аналитика и подготовка рекомендации/заключения по результатам исследования владельцам процесса постанализ результатов внедрения, расчет и мониторинг показателей Аналитическое сопровождение риск-стратегии на протяжении ее жизненного цикла: расчет и мониторинг метрик качества мониторинг A/B, участие в формировании дизайна A/B осуществление план-факт анализа изменений подготовка дашбордов и отчетов для анализа для внутренних целей и презентации результатов adhoc аналитика подготовка презентационных материалов по результатам анализа; подготовка справок и аналитических записок сопровождаемого подразделения проведение аналитических исследований по эффективности работы кредитных риск-стратегий координация процесса подготовки отчетности и взаимодействие с контрагентами. Требования опыт работы риск-аналитиком знание backend-процесса выдачи кредитных продуктов хорошее владение стандартными инструментами портфельного анализа (swap-in/swap-out анализ, винтажный анализ, аналитика этапов принятия кредитного решения, практики оптимизации риск-метрик кредитного портфеля) умение готовить презентационные материалы и доносить результаты анализа хорошее владение инструментами анализа данных и работы с базами данных (написание SQL-запросов, Python). Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов. Наши заказчики - Блок Казначейство и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам). Обязанности GenAI: Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами Разрабатывать RAG-пайплайны Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу Оценивать качество и метрики агентных решений ClassicML: Проводить сбор, очистку и анализ данных; Формировать и проверять гипотезы; Выбирать архитектуру моделей Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы Сопровождать и поддерживать реализованные решения Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка Требования Хорошие знания теории Classic ML Глубокое обучение: опыт построения и обучения нейросетевых архитектур (MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers) Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга Опыт разработки и внедрения GenAI решени й (LangChain, LangGraph или кастомные реализации) RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant) Опыт с open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen и др.) Будет плюсом: Знания в области финансов Владение BigData stack Навыки работы с git, Jira, Confluence Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production) Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Гибридный формат работы Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Программа адаптации и помощь руководителя на старте Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 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.

Создаем поисковый сервис для ответа на запросы пользователей на естественном языке. Ломаем барьер между статичными знаниями языковой модели и постоянно меняющимся миром. Предоставляем GigaChat доступ к актуальной информации, чтобы пользователи получали точные ответы на любые вопросы, включая вопросы о свежих новостях и событиях. Обязанности разрабатывать и настраивать механизмы для автоматизированного сбора данных, обеспечивать корректность и полноту сбора, оптимизировать процессы таким образом, чтобы все работало быстрее и без ручного вмешательства разрабатывать пайплайны для предобработки данных и преобразовывать их в формат, оптимальный для дальнейшего хранения, обработки и использования в задачах поиска проектировать и реализовывать хранилища, которые позволили бы эффективно решать задачи поиска применять машинное обучение и искусственный интеллект для улучшения результатов работы, поддерживать корректную работу системы – мониторинг, диагностика и устранение неполадок, исправление старых багов и создание новых Требования продвинутый уровень владения Python и SQL опыт работы с движками для распределенной обработки данных (Spark, Trino), оркестраторы Airflow умение проектировать DWH, Data Lake, Data Management Platform опыт построения и развития высоконагруженных систем опыт разработки и оптимизации пайплайнов (batch, streaming) для обработки больших объемов данных (100TB - 1PB+) Будет плюсом: опыт работы с таблицами формата Iceberg опыт работы с индексами ElasticSearch/OpenSearch опыт работы с GPU (инференс моделей) Условия комфортный современный офис г. Москва, м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – гибридный формат или офис ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Команда ищет разработчика Python с углубленным представлением о практиках DevOps. Обязанности проработка архитектуры и разработка компонентов для Low-Code решений проектирование и реализация логики для работы с AI-моделями, знание фреймворков (LangChain, LangGraph) для разработки агентных и мультиагентных систем, анализ аномалий по логам систем использование векторных БД (PostgreSQL с расширением pgvector, redis, PVS и т.д.) для RAG-архитектуры, разработка API (REST) для интеграции агентов написание пайплайнов для Jenkins под различные задачи автоматизации (Groovy, Python, bash, Ansible)написание Dockerfile, сборка и деплой приложений в k8s Требования опыт Backend-разработки на Python - 3+ года понимание принципов ООП, алгоритмов, структур данных и проектирования ПО знание и владение SQL на хорошем уровне понимание основ сетевых технологий (http, tcp/ip) опыт разработки и внедрения решений на основе генеративного ИИ, включая создание AI-агентов навыки работы с методами RAG (расширенная генерация с извлечением), интеграцией LLM и оптимизацией точности генерации базовый опыт работы с Linuх, Kubernetes(K8S), Docker, Helm опыт работы с инструментами DevOps, с системами контроля версии и хранения дистрибутивов (Jenkins, BitBucket, GIT, Nexus и т.п.) опыт проектирования для различных типов API (REST, GraphQL, gRPC). Будет плюсом: знание Langflow, n8n или других Low-Code платформ знание дополнительных высокоуровневых языков программирования понимание структуры фреймворка React опыт создания и оптимизации векторных хранилищ, реализации интеллектуального поиска и работы с embedding-моделями, работа с различными типами нейросетей Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская корпоративный спортзал и зоны отдыха программа адаптации и помощь руководителя на старте более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 4% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Наша команда занимается сопровождением платформ виртуализации на базе OpenStack. Задачей нашего подразделения является планирование, внедрение и сопровождение платформы виртуализации, обеспечение её бесперебойной работы. Задачи: сопровождение систем виртуализации на основе решений OpenStack, KVM-based мониторинг и анализ производительности систем виртуализации решение инцидентов и устранение неисправностей систем виртуализации проведение мероприятий по исследованию причин аварий разработка и проведение тестирования: нагрузочного, функционального и т.п. ведение документации. Требования: высшее техническое образование уверенные практические знания Linux, OpenStack понимание основ виртуализации KVM уверенные знания принципов работы сетей передачи данных (OSI, TCP/IP) знание и опыт работы с DNS, DHCP, AD; опыт автоматизации задач (Ansible/Python/bash) знание, опыт работы с СХД, SDS, CEPH инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Мы предлагаем: офис рядом с м. Кожуховская офисный формат работы 5/2, пятница - сокращенный день (до 16:45) ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию 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.

Команда ДИТ блока Строительство разрабатывает централизованную среду разработки, хранения и исполнения AI-агентов и ML-моделей. В нашу зону ответственности входит эксплуатация ИТ-инфраструктуры, разработка сервисов интеграций, поддержка инструментов разработки AI-агентов. Мы ищем инженеров сопровождения, в задачу которых будет входить сопровождение систем, выстраивание системы мониторинга, выявление и разрешение причин инцидентов.Обязанности сопровождение автоматизированных систем (АС) в промышленных и тестовых средах на уровне 2-й линии поддержки мониторинг работы АС, выявление причин ошибок и инцидентов, организация мероприятий по их устранению выполнение регламентных работ: устранение рисков кибербезопасности и надежности, проведение обновлений по консультирование разработчиков по вопросам эксплуатации АС настройка интеграций разрабатываемых приложений с внутренними сервисами Банка организация и проведение приемо-сдаточных испытаний АС взаимодействие с IT-подразделениями Банка для обеспечения эффективной работы систем Требования контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes, OpenShift, Helm автоматизация: Bash, Python (базовый уровень) ОС: Linux (Ubuntu, Debian, CentOS) Git-процессы: git flow, branching, merge, code review опыт в работы с ML моделями, AI агентами, LLM приложениями будет плюсом CI/CD: Jenkins, ArgoCD необязательно всё знать, главное должно быть желание этим заниматься и развиваться Условия комфортный современный офиc г. Москва. БЦ Чайка. работа в офисе. В дальнейшем возможен гибридный график ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 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.

Комана занимается подготовкой отчетности и аналитикой по направлению кредитования микро и малого бизнеса.Чем предстоит заниматься: сбор, обработка и анализ данных по кредитам и заемщикам малого и микробизнеса формирование регулярной отчетности по качеству обслуживания кредитов, просрочкам платежей и другим ключевым показателям создание и поддержание аналитических дэшбордов в Qlik для мониторинга состояния портфеля кредитов и своевременного реагирования на риски автоматизация рутинных задач по подготовке данных и формированию отчетов, в т.ч. с применением AI предоставление рекомендаций по улучшению качества стратегии принятия решений аналитика внешних и внутренних источников данных поддержка внутренней инфраструктуры данных и работа над улучшением качества данных постановка требований на создание и доработку источников данных для аналитики и системного анализа. Ждем от кандидата: высшее образование в области экономики, финансов, математики, статистики или ИТ опыт работы бизнес аналитиком данных от 2–3 лет отличное владение SQL для работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) базовые навыки программирования на Python для подготовки и очистки данных перед анализом, а также для взаимодействия с внутренними LLM моделями навыки работы с инструментами Business Intelligence, особенно в среде Qlik (Click/QlikView/QlikSense) опыт настройки интеграции данных и формирования графиков, диаграмм и таблиц способность анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые тенденции и зависимости. Что предлагаем: комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В команде SberDevices открыта вакансия Системного аналитика. Мы ищем специалиста с глубокой технической экспертизой и релевантным опытом Обязанности анализ, разработка, согласование и сопровождение требований к новой и дорабатываемой функциональности (в Confluence) проектирование и описание API, протоколов и интеграционного взаимодействия систем (новые ручки, back-2-back и front-back направления) системный аналитик берет на себя сопровождение фичи E2E, от требований до поставки в эксплуатацию понимание метрик работы ИТ продуктов согласование реализации с безопасностью и смежниками ревью сценариев тестирования и аналитики Требования релевантный опыт с интеграциями от 2х лет опыт моделирования и описания Sequence диаграмм опыт описания взаимодействия систем или проектирования архитектуры сервисов понимание REST, практика с Postman / curl умение разбираться в интеграционных протоколах и готовить сопроводительную документацию навык составления маппингов, понимания схем и форматов передачи данных (JSON / XML) опыт проектирования информационных систем и API, разработки и согласования проектной документации хорошее понимание, что такое нефункциональные требования, зачем они нужны и как их описывать навык пользоваться LLM, писать промты. Условия комфортный, современный офис м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа льготная ипотека для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. корпоративная пенсионная программа отсутствие строгого дресс-кода

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 экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Ищем Machine Learning Engineer в команду для вывода в ПРОМ рекомендательных моделей Банка. Мы работаем с огромным количеством данных, и высоконагруженными сервисами, что делает нашу работу не только важной, но и технически интересной. Также от нас напрямую зависит развитие самого продукта рекомендательной платформы в Банке, так как именно мы определяем ключевые точки ее роста. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам! Обязанности Разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов; Разработка продакшен-пайплайнов обработки данных; Работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях; Писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере; Performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой; Менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой. Требования Математический бэкграунд; Хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas); Опыт написания качественного production кода; Опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику; Опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.); Хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL. Будет плюсом: Опыт работы с Kubernetes; Опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами); Опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере; Опыт или образование в области финансов, банкинга; Опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки; Опыт оптимизации пайплайнов препроцессинга данных под highload. Стек технологий: Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, FastAPI, S3, PyTorch, MLFlow, Jira, Confluence, Git. Условия Гибридный/офисный формат работы (опционально) 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 с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Мы — команда, реализующая масштабный проект по оценке кредитного потенциала малого бизнеса. Наша цель — создать современный инструмент, который поможет предпринимателям и банкам находить друг друга и принимать взвешенные решения. В команде работают аналитики, разработчики и эксперты по кредитованию, а теперь мы ищем методолога, который станет связующим звеном между всеми участниками процесса. В твои задачи будет входить: развитие продукта "кредитный потенциал" в сегменте "малый и микро бизнес" расширение продуктовой линейки совершенствование процесса и клиентского пути на стороне блока риски взаимодействие с ДММБ в части формирования кампаний продаж. От кандидата ждем: высшее образование опыт работы в кредитовании клиентов сегмента Малый и Микро бизнес от 2х до 3 лет опыт проектной работы, реализации проектов под собственным руководством; способность работать в условиях быстро изменяемой среды умение выстраивать коммуникации и слышать потребности заказчика, пользователей и участников команды умение системно и гибко мыслить Будет плюсом: опыт написания требований по разработке продуктов/процессов. Что предлагаем: комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7 % для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Лаборатория Интернета вещей - R&D-команда, занимающаяся исследованием и разработкой решений в сфере ИТ-технологий, сетей, микроэлектроники и сенсорных систем. Разрабатываем устройства от прототипов до серийных партий: механика, корпуса, электроника, прошивки, бекенд, фронтенд, мобильные приложения. Наша работа - это вызов, эксперимент и изобретение. Поэтому в нашей команде ценятся люди с широким кругозором, готовые брать ответственность и доводить задачу до результата. Главное - достигнуть цели, не запнувшись в процессе. Обязанности Разработка и оптимизация встроенного ПО: Проектирование, реализация и отладка программного кода для микроконтроллеров. Оптимизация решений по использованию оперативной памяти, флеш-памяти и производительности. Работа с аппаратными интерфейсами и периферией: Реализация взаимодействия с различными внешними устройствами и модулями через стандартные интерфейсы (UART, SPI, I2C, USB) и беспроводные протоколы (Wi-Fi, Bluetooth). Интеграция сетевых стеков и протоколов передачи данных (Modbus, PPP/SLIP, RNDIS/CDC-ECM). Проектирование архитектуры и обеспечение качества кода: Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода, организация покрытия unit-тестами и проведение рефакторинга. Комплексная отладка и диагностика: Поиск и устранение неисправностей на всех уровнях: от аппаратного (осциллограф, логический анализатор, JTAG/SWD) до программного (логирование, профилирование, анализ поведения системы). Командная работа и развитие: Активное участие в командной разработке, проведение код-ревью, обмен технической документацией и эффективное взаимодействие с коллегами. Самостоятельный анализ и написание кода, грамотное применение _AI_-ассистентов для повышения продуктивности. Требования Опыт: Middle / Senior Embedded-разработчик (опыт коммерческой разработки от 3-х лет) Языки: Уверенное владение С для микроконтроллеров. Знание C++ будет плюсом ОС: Понимание и опыт работы с одной из ОСРВ: FreeRTOS, Zephyr, ThreadX и т.д. Интерфейсы: Свободная работа с UART, SPI, I2C, USB (CDC, HID), Modbus RTU/ASCII, WiFi (STA/AP), Bluetooth Classic/BLE Сеть: Понимание сетевого стека и опыт разработки с применением сетевых стеков поверх транспортных интерфейсов: PPP/SLIP over UART, RNDIS/CDC-ECM over USB и т.д. Инструменты: Уверенное использование Git, CMake/Make. Опыт работы с современными IDE (CLion, VSCode, STM32CubeIDE) и отладчиками Оптимизация: Умение укладываться в ограничения памяти (RAM/Flash) и тайминги без «костылей» Архитектура: Умение декомпозировать задачи, проектировать слоистую архитектуру, избегать «стихийного программирования» Качество кода: Умение писать читаемый и тестируемый код: модульность, покрытие unit-тестами (Unity, Ceedling и др.), рефакторинг без боли Опыт отладки на всех уровнях: низкоуровневая (осциллограф, логический анализатор, JTAG/SWD), высокоуровневая (логирование, профилирование, анализ поведения системы, локализация проблем) Будет плюсом: Знание C++ Опыт bare-metal разработки на STM32, ESP32 и подобных платформах Условия офисный формат в Москве ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия расширенный ДМС и льготное страхование для семьи уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития выгодная ипотека для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.

. Обязанности Аналитика и отчетность. Подготовка информационно-аналитических материалов, сбор и систематизация данных. Внутренние коммуникации и вовлеченность. Координация взаимодействия с маркетологами ПАО и ДЗО, организация стратегических сессий, командных активностей и внутренних мероприятий. Управление сообществами и контентом. Ведение групп ДМиК в соцсетях и корпоративных медиа, разработка контент-стратегии, модерация и верификация контента. Развитие личного бренда сотрудников. Продвижение экспертов ДМиК как лидеров мнений, организация их участия во внешних и внутренних событиях. Обучение и развитие компетенций. Разработка программ обучения, проведение спецпроектов, привлечение экспертов, курирование профессиональных конкурсов. Управление информационными ресурсами. Создание и наполнение архивов ДМиК (текст, аудио, видео), актуализация данных. Требования Опыт в внутренних коммуникациях от 3 лет. Навыки аналитики, работы с данными и подготовки отчетов. Умение организовывать масштабные мероприятия и управлять проектами. Знание соцсетей, корпоративных медиа и контент-стратегий. Коммуникабельность, инициативность и ориентация на результат. Использование ИИ в рабочих процессах. Условия Комфортный современный офис на м. Кутузовская (офисный режим работы) Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальной и годовой премии Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития Программа адаптации и помощь руководителя на старте Расширенный ДМС и 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

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 экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Generative AI сегодня задает новый вектор развития RecSys. Мы видим будущее за сменой парадигмы построения рекомендательных систем: переход от классической архитектуры, состоящей из стадий отбора кандидатов и ранжирования, к генеративным моделям. Это открывает двери для настоящего end-to-end обучения и глубокой синергии с LLM. Мы ищем Senior Data Scientist в R&D команду для создания рекомендательной системы следующего поколения. Мы ставим перед собой амбициозную цель разработать и довести до внедрения генеративную рекомендательную модель, обучаемую end-to-end. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам!Обязанности анализировать новые подходы, разбирать научные статьи, генерировать и проверять гипотезы для улучшения качества работы генеративных рекомендательных моделей имплементировать гипотезы на Python, писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере дизайнить постановки экспериментов, таргеты, reward-функции, метрики качества, готовить данные под эксперимент до-обучать LLM (Fine-tuning и Alignment) под специфику рекомендательного домена. Требования математический бэкграунд опыт работы в Data Science от 3-х лет хорошее знание Deep Learning, прикладной опыт обучения моделей уверенное владение Python и PyTorch, опыт работы с ключевыми ML/DL фреймворками (экосистема Hugging Face, Lightning) понимание текущего состояния индустрии в области Generative AI. Будет плюсом: опыт работы в области RecSys или NLP опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере опыт до-обучения и валидации качества LLM, опыт с фреймворками TRL/verl умение работать с большими данными (таблицы, временные ряды) на PySpark Стек технологий: Python, PyTorch, Transformers, MLFlow. Условия гибридный/офисный формат работы (опционально) 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 с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Мы команда, занимающаяся развитием автоматизации процессов Казначейства. Перед нами стоит амбициозная задача построения адаптивной платформы для повышения скорости внедрения бизнес-изменений. Платформа должна предоставлять пользователям self-сервис по разработке и деплою бизнес-логики, реализованной на python, а также подготовке необходимых данных. Команда распределенная – Москва, Санкт-Петербург, Самара. Присоединившись к нам, можно не только узнать детали работы Казначейства, но и погрузиться в мир искусственного интеллекта и больших данных. Чем предстоит заниматься проектированием и согласованием архитектуры приложений и интеграций развитием и разработкой расчетных модулей системы, общих библиотек, реализацией интеграционных взаимодействий формированием требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования проведением ревью кода, поддержкой кода стандарта, командные коммуникации распределением нагрузки между членами команды контролем сроков выполнения задач организацией внутренних процессов в команде контролем релизных циклов и выполнения выставляемых требований. Технологический стек: Python 3 (FastAPI, Django, Streamlit, Pandas/Numpy/SciPy), СУБД PostgreSQL, Apache Kafka Требования опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile) понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL) понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF) понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio) уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy) опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker) уверенный Linux пользователь понимание принципов CI/CD умение работать в команде и эффективно распределять задачи понимание принципов и инструментов Scrum лидерские качества: умение принимать решения и брать на себя ответственность. Мы предлагаем официальное оформление с первого дня. комфортный офис в г. Москва на Вавилова, 19. график работы 5/2 с 9:00-18:00, а в пятницу у нас сокращенный рабочий день до 16:45. стабильный ежемесячный доход и годовое премирование. Пересмотр заработной платы происходит каждый год. льготные условия кредитования. гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких. бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Купер, Самокат, Сбер Еаптека и других. корпоративную пенсионную программу. обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию. корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры. профессиональные сообщества, а также участие в различных волонтерских проектах, КВН, Сбербанкиаде, музыкальных группах и многих других.

Agile-команда «Риск-решение КСБ.Бизнес потенциал» Управление развития технологий Рисков КИБ ищет full-stack аналитика для проектирования и внедрения прорывного продукта Сбера, который автоматизирует процесс кредитования корпоративных клиентов крупного и среднего бизнеса. Уникальность продукта в том, что с помощью широкого стека современных технологий (~ 30 банковских систем) клиент получает одобрение по кредиту за считанные минуты, вместо 3-4 недель. Команда разрабатывает «мозг» кредитного процесса - систему автоматического принятия решения и оценки кредитных рисков. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности сбор, анализ и документирование бизнес, функциональных и системных требований к ПО (включая интеграционные интерфейсы); согласование требований со всеми стекхолдерами; участие в постановке задач, поддержка процесса разработки и тестирования; проведение авторской приемки и демонстрация доработок; подготовка экспресс-оценок (трудозатрат / сроков) в части аналитики; участие в проработке и принятии архитектурных решений; анализ рисков и причин возникновения ошибок при разработке системы; участие во внедрении продукта/инкремента продукта. Требования опыт работы не менее 4 лет на крупных it-проектах в роли full-stack аналитика с написанием функциональных, бизнес- и технических требований и участием в командной разработке с использованием confluence и jira глубокое знание методологий моделирования и проектирования, включая владение нотациями uml и bpmn, умение описывать модели данных до уровня атрибутов сущностей и проектировать пользовательские интерфейсы практический опыт работы с микросервисной архитектурой: проектирование, тестирование и документирование rest api с помощью postman и swagger, взаимодействие через grpc, а также разработка схем интеграций в распределённых системах с асинхронными взаимодействиями через apache kafka продвинутое владение sql и понимание принципов реляционных субд, включая написание сложных запросов, подзапросов, join и других продвинутых конструкций понимание современных подходов к разработке по, включая принципы agile, scrum и devops, а также способность предвидеть бизнес-потребности и предлагать эффективные технические решения. Условия комфортный офис: Москва, Кутузовский проспект 32 гибридный формат работы гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Купер, Самокат, Сбер Еаптека и других корпоративная пенсионная программа обучение за счет компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера, возможность получить новую квалификацию корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры профессиональные сообщества, а также участие в различных волонтерских проектах, КВН, Сбербанкиаде, музыкальных группах и многих других

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. Наша команда R&D LLM, занимаемся разработкой сервисов с применением нейросетевых моделей в CV и NLP. Разрабатываемые продукты входят в ансамбль сервисов, которые обеспечивают работу мультиагентной системы. MAU сервисов нашего присутствия насчитывает десятки миллионов пользователей. Мы ищем активного и вовлеченного аналитика, с как минимум базовым пониманием принципов работы нейросетевых моделей и пониманием областей их применения. Обязанности Сбор и выявление функциональных и нефункциональных требований к системе Анализ требований на полноту и противоречивость Участие в проработке системной архитектуры совместно с системным архитектором Проработка API интеграционных взаимодействий с внешними системами Анализ реализуемости требований совместно с командой разработки Участие в подготовке тестовой модели и её проверка совместно с тестировщиками Фиксация требований Согласование зафиксированных требований с участниками процесса. Требования Опыт работы от 3х лет на позиции системного аналитика Опыт работ на проектах внедрения АС Знание типов требований и критериев их качества Опыт сбора и анализа требований, анализ архитектурных скетчей Опыт управления требованиями, приоритетами, навыки декомпозиции требований Знание UML (Диаграммы последовательностей, классов, развертывания, компонентов) Высокий уровень коммуникативности Условия Гибридный/офисный формат работы (опционально) 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 с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний

Мы — команда ML-инженеров, специализирующаяся на инфраструктуре данных и валидации моделей. Наша команда создает критически важные инструменты для оценки качества моделей, разрабатывает пайплайны обработки данных и фокусируется на генерации высококачественных технических и кодовых данных для обучения моделей. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Чем предстоит заниматься: • разработка инструментов для валидации и замера качества моделей и систем контроля качества данных • создание метрик оценки производительности и точности LLM • автоматизация процессов тестирования и бенчмаркинга, фильтрации и предобработки • построение и оптимизация пайплайнов чистки и синтеза данных • генерация высококачественных кодовых и технических датасетов • поддержка инфраструктуры для хостинга open source моделей. Мы ждём что ты: • отличное знание Python и опыт работы с ML-библиотеками (LangChain/LangGraph, PyTorch, llm-foundry, verl) • опыт работы с LLM (open source: Llama, Mistral, Qwen и проприетарными: GPT, Claude) • понимание принципов работы с данными для обучения моделей: сбор, очистка, валидация • навыки построения ML пайплайнов и автоматизации процессов • понимание процессов, знание подходов к валидации и тестированию моделей машинного обучения • понимание основ MLOps и работы с контейнеризацией (Docker). Будет плюсом: • опыт с фреймворками для работы с агентами и RAG • знание подходов к fine-tuning (LoRA, QLoRA, SFT) • опыт работы с системами версионирования данных и экспериментов (DVC, MLflow, W&B) • понимание принципов работы с кодовыми данными и техническими текстами • опыт развертывания и мониторинга ML-моделей в production. Что мы предлагаем: • самое крупное DS&AI сообщество — более 600 специалистов банка • дайджест о последних разработках в области DS&AI и отчёты с крупных мировых конференций • гибридный или офисный формат работы • современный офис у метро Кутузовская • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • специальные условия ипотеки под ставку до 7% • бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на товары партнёров • вознаграждение за рекомендации друзей.

Команда рисков на финансовых рынках состоит из выпускников ведущих ВУЗов (МФТИ, МГУ, РЭШ, ВШЭ и др.), держателей сертификатов CFA, FRM, PRM. Мы уже построили продвинутую систему управления и измерения риска ликвидности банковской книги и продолжаем развиваться. Наша команда занимается контролем и оценкой ALM-рисков, находясь в тесном взаимодействии с Казначейством. Чем предстоит заниматься: совершенствование методологии оценки риска ликвидности участие во внедрении расчёта и контроля метрик в автоматизированных системах банка проведение расчёта/контроля значений метрик риска ликвидности банковской книги анализ динамики риск-метрик. От кандидата ждём: образование высшее экономическое/экономико-математическое опыт работы в рисках или казначействе не менее 2 лет знание банковских продуктов знание нормативных документов банка России, Базельского комитета по надзору за банковской деятельностью в части риска ликвидности знание основ бухгалтерского учета в кредитных организациях продвинутые навыки работы: с Excel, PowerPoint навыки подготовки материалов на коллегиальные органы банка (заключения, презентации, сопроводительные записки) внимательность, аккуратность. Что предлагаем: комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В SberData мы создаем централизованное хранилище данных. Сбер сегодня обладает одним из крупнейших в стране хранилищ данных - объем данных банка превысил 250 ПБ. За секунду с нашими данными совершается около 500 тысяч транзакций. Управляет данными Сбера департамент SberData: нашими решениями пользуются свыше 22 тысяч сотрудников банка и экосистем. Мы разрабатываем продукт DataChat, который предоставляет сервисы подготовки метаданных для AI-ready хранилищ, поиска метаданных и извлечения данных на основе ЕЯ-запросов. Это позволит получать доступ к данным корпоративной аналитической платформы для AI-агентов и интеллектуальных помощников. Используемые технологии: Python, Langchain / Langgraph, OpenSearch, RAG, graph search, Jenkins, OpenShift. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!Задачи: анализ, проектирование, разработка интегральных метрик сравнения контекстов поиска (метрика близости, схожести и тд областей метаданных) анализ, проектирование, разработка метрик качества метаданных относительно точности поиска анализ, проектирование, разработка типов проверок качества метаданных относительно точности поиска анализ методов, проектирование и тестирование инструментов обогащения метаданных на основе документации и других источников исследование методов оптимизации точности и НФТ путем использования методов NLP, NER, SLM и других альтернатив. Мы ожидаем: опыт работы 3-5 лет на позиции Data scientist в IT-команде, работающей по гибким методологиям: Scrum, Kanban опыт анализа, проектирование и разработки инструментов на основе методов\технологий NLP, NER знания и опыт использования существующих продуктов\инструментов NLP, NER, etc. (nltk, pymorphy2/3, SpaCy, natasha, etc.) опыт обучения собственных языковых моделей на основе предобученых (BERT, разные типы реккурентных моделей, etc.). Будет плюсом: понимание принципов работы и опыт построения использования полнотекстовых индексов теоретические знания и опыт работы с графовыми платформами (Spark GraphX, Neo4J, NetworkX) опыт построения таксономий и онтологий опыт в моделировании логических моделей данных. Мы предлагаем: комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.