Все вакансии в регионе г. Москва, страница: 90

ДИТ Сеть продаж - подразделение Сбер, направленное на поддержку нескольких направлений бизнеса, связанных с обслуживанием частных и корпоративных клиентов. Наша команда Ops инженеров развивает внутренний продукт для разработчиков - платформу автоматизации производственного процесса и инструменты разработчика. Так же, мы решаем проблемы, возникающие на всех средах, от теста до продакшена.Обязанности автоматизировать производственный процесс с помощью стандартных утилит: Jenkins/Ansible/Helm автоматизировать прохождение контроля качества кода (Sonarqube, Checkmarx, etc.) разворачивать продуктовые сервисы в Openshift/K8S, настраивать сетевое взаимодействие с помощью Istio реагировать на обращения от продуктовых команд. Требования навык работы с OS Linux знание сетевого стека навык отладки взаимодействия по HTTP протоколу навык отладки SSL соединений понимание основ мониторинга HTTP приложений опыт настройки Jenkins pipelines с помощью Groovy опыт работы с Kubernetes/Openshift на базовом уровне знание о назначении основных сущностей, навыки их конфигурирования опыт работы с инструментами автоматизации настройки инфраструктуры: Ansible, Terraform, Chef, Puppet, Salt 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 - 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 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 корпоративная пенсионная программа.

Наша команда растёт! Мы создаем информационную платформу для топ-руководителей, аккумулирующую в себе данные о строительных проектах Сбера. Наш продукт помогает принимать правильные, своевременные решения на основе прозрачной, актуальной информации. Наш стек: Backend – REST API C# .Net Core (Entity Framework); Frontend – TS, React + MobX; Mobile – TS, React Native; DevOps – Bitbucket, Jenkins, Ansible, SecMan, Nexus; OpenShift/k8s, Postgre SQL SE, S3 Object Storage, Nginx, Kafka.Обязанности Разработка нового функционала и поддержка существующего ПО Участие в процессе проектирования архитектуры системы Работа с базами данных через ORM Проведение тестирования разрабатываемого функционала, написание юнит-тестов и интеграционных тестов; Применение паттернов безопасного программирования (обработка исключений, обработка ошибок, безопасность ввода-вывода); Защита приложения от распространенных уязвимостей (SQL injection, XSS, CSRF и др.). Автоматизация процессов и внедрение DevOps-практик. Требования Опыт работы от 3-х лет Уверенное владение C#, .NET Core 8+ Понимание и применение SOLID Опыт разработки WEB API Опыт работы с микросервисной архитектурой Понимание структур данных и алгоритмов Работа с БД через Entity Framework Unit, интеграционное тестирование. Условия рабочее место в современном офисе: Lounge-зоны, зоны коворкинга, кафе, оборудованные кухни, спортивный зал график работы: первые 3 месяца офис, дальше - гибрид оклад + годовое премирование и социальная поддержка сотрудников ДМС для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития возможность участвовать в корпоративной жизни: «Зелёный марафон», Сбербанкиада, КВН, волонтёрские программы и т.д.

В поиске исследователей на проект Kandinsky. Мы разрабатываем передовые методы обработки и очистки больших объемов аудио данных, в основном на базе нейросетей, разрабатываем новые мультимодальные модели, внедряем разработки в конвейер обработки данных, разрабатываем новые архитектуры GenAI. Требования: подтвержденный опыт работы с нейронными сетями уверенное знание Pytorch подтвержденный опыт в нейросетевой обработке или синтезе аудио (TTS, ASR, musiс generation) знание основ обработки цифровых сигналов умение достигать результата в означенный срок. Обязанности: разработка моделей для оценки качества аудио данных обучение и дообучение мультимодальных и аудио моделей улучшение моделей сжатия аудио анализ исследовательской литературы. Плюсом будет: математическое образование знание методов ускорения/миниатюризации нейросетей опыт работы с генеративными сетями опыт в NLP. Условия: комфортный современный офис в Москве возможность выбрать удобный гибридный график зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для стартовых 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.

В поиске исследователей в проект Kandinsky. Мы разрабатываем и внедряем передовые методы сжатия медиа-данных, в основном, на базе нейросетей. разрабатываем и внедряем нейрокодеки и токенизаторы для изображений, видео, аудио и сигналов других модальностей, разрабатываем новые архитектуры GenAI. Требования: подтвержденный опыт работы с нейронными сетями знание подходов миниатюризации и ускорения нейросетей уверенное знание Pytorch базовые знания в цифровой обработке сигналов базовые знания в сжатии видео/аудио/изображений умение достигать результата в означенный срок. Обязанности: разработка моделей токенизации и сжатия медиа-информации ускорение моделей программными методами анализ исследовательской литературы научные публикации Плюсом будет: математическое образование опыт работы с видеокодеками, аудиокодеками, кодеками изображений опыт работы с генеративными сетями статьи в релевантной области знание C/C++. Условия: комфортный современный офис в Москве возможность выбрать удобный гибридный график зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для стартовых 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.

Мы — команда, которая развивает внутреннюю платформу данных компании, предназначенную для решения задач продуктовой аналитики, исследования и визуализации данных, персонализации и предоставления других аналитических сервисов. Наша платформа обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. Мы ищем Data-инженера в нашу команду из 6-8 человек. Мы любим то, что делаем, и хотим делать еще больше и еще лучше. Обязанности Развивать платформу как self-service для аналитиков — разрабатывать новые сервисы и фичи для удобства пользователей. Участвовать в проектировании и модернизации инфраструктуры. Поддерживать существующий функционал. Оптимизировать и автоматизировать процессы — мы не делаем массовое ручное клепание витрин и одинаковых ETL. Генерировать идеи и улучшать платформу — нам важно мнение каждого инженера. Технологический стек: Языки программирования: Python (обязательно), Go (желательно). Базы данных: ClickHouse, GaussDB (GreenPlum), PostgreSQL. Big Data: Kafka, Spark. DevOps и инфраструктура: Docker, Kubernetes, Ansible, Terraform. Облака: SberCloud, Huawei Cloud. Требования практический опыт работы с Python от 2-х лет, базовый опыт с GoLang приветствуется опыт оптимизации SQL-запросов, понимание внутреннего устройства БД опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) приветствуется базовый опыт администрирования БД уверенное владение Unix-подобными системами и знание базовых команд базовые навыки DevOps (Docker, Kubernetes, Ansible, Terraform) опыт работы с облачными платформами управления данными (SberCloud / Huawei Cloud) знание стека Big Data, в частности Kafka и Spark опыт участия в проектах по созданию DWH, Data Lake, Data Management Platforms и построению высоконагруженных систем будет плюсом Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы – 1 раз в неделю в офисе 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 для сотрудников выгоднее до 4% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — команда из 10 инженеров, ответственных за разработку и поддержку высоконагруженной внутренней платформы для обработки диалоговых данных LLM и AI агентов. Технологический стек: Обработка данных: Apache Spark, Hadoop (HDFS, YARN) Оркестрация: Apache Airflow Потоковая передача данных: Apache Kafka Кэширование и вычисления: Apache Ignite Логи: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) Визуализация: Apache Superset Инфраструктура: CI/CD (BitBucket/Jenkins), k8s, Linux Обязанности разрабатывать, оптимизировать и поддерживать ETL/ELT процессы в Apache Spark для построения витрин данных интегрировать компоненты платформы с использованием Apache Kafka и Apache Ignite поддерживать и развивать текущую архитектуру данных, обеспечивать ее отказоустойчивость и производительность разрабатывать и поддерживать DAG в Apache Airflow настраивать и поддерживать CI пайплайны для Big Data-сервисы Требования не менее 3 лет опыта коммерческой разработки ETL на Apache Spark (Core, SQL) практический опыт работы с Apache Airflow и Hadoop (HDFS, YARN) опыт построения и поддержки CI пайплайнов (Jenkins или аналог) Будет плюсом: опыт работы с Apache Kafka, Apache Ignite знание ELK-стека, Apache Superset Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы – 1 раз в неделю в офисе 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 для сотрудников выгоднее до 4% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

В поиске системного администратора в проект Kandinsky. Мы поддерживаем бесперебойную работу аппаратной инфраструктуры и программного комплекса по получению и обработке больших данных, развиваем программно-аппаратный комплекс во взаимодействии с командами исследований и статистики. Требования: опыт администрирования Linux (установка, troubleshooting, настройка) понимание основ TCP/IP, DNS, VPN. опыт работы с реляционными и векторными базами данных. основы Python умение достигать результата в означенный срок. Обязанности: поддерживать стабильность конвейера по обработке данных для генеративных сетей на кластере из сотен современных GPU. развивать программно-аппаратный комплекс в тесном взаимодействии с другими командами. Плюсом будет: практический опыт с SQL, Grafana, Prometheus. практический опыт в виртуализации (VMware, Hyper-V). Условия: комфортный современный офис в Москве возможность выбрать удобный гибридный график зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для стартовых 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.

Команда Московского Банка СБЕРа открывает вакансию «Директор управления» в «Управление продаж продуктов благосостояния». Мы ищем опытного специалиста с высоким уровнем профессиональных компетенций по направлению инвестиций и рынка ценных бумаг Обязанности руководство процессом выполнения ключевых показателей эффективности (KPI), своевременная коррекция стратегии для достижения запланированных объемов продаж инициация и реализация маркетинговых мероприятий, нацеленная на рост продаж страховых, инвестиционных, пенсионных и сопутствующих продуктов регулярный анализ регионального рынка и поведение конкурентов, выявление возможностей для укрепления позиций банка среди лидеров отрасли представительство интересов банка во взаимодействии с органами власти, отраслевыми ассоциациями, клиентами и крупными партнерами оптимизация трудовых процессов, контроль расходов и инвестиций, поиск способов снижения издержек и повышения доходности. предоставление рекомендаций по выбору оптимального портфеля продуктов благосостояния, решение вопросов клиента привлечение новых стратегических партнеров для расширения канала продаж продуктов благосостояния проведение регулярных проверок соответствия внутренним стандартам и законодательству, принятие мер по устранению выявленных недостатков Требования высшее образование по направлению экономика, финансы, юриспруденция опыт работы не менее 3 лет на руководящих должностях в банковской сфере или смежных областях, особенно связанных с управлением продажами, менеджментом, с развитой филиальной сетью и развитием продуктов благосостояния Отличное знание инвестиционных продуктов (страхование жизни, пенсий, инвестиционные продукты, страхование имущества, брокерский бизнес и т.д.) и успешный опыт их продвижения Аналитический склад ума, умение анализировать показатели деятельности и вносить обоснованные рекомендации для совершенствования стратегии Быстрая реакция на изменение рыночной обстановки, уверенные самостоятельные решения даже в стрессовых ситуациях высокий уровнень коммуникаций, обширный опыт совместной работы с разными департаментами и группами коллег, умения строить доверительные взаимоотношения Условия стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких регулярное корпоративное и внешнее обучение бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров работа в лучшем офисе ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника скидки на путешествия корпоративная пенсионная программа

Наша команда помогает бизнесу сформировать команды. Мы занимаемся подбором сотрудников для разных направлений бизнеса — от управления инвестициями и страхования до корпоративного образования. Обязанности Работа с разносторонним портфелем вакансий (страхование, инвестиционный бизнес); Ответственность за полный цикл поиска кандидатов и выполнение плановых показателей; Выстраивать эффективные взаимоотношений с заказчиками, оказывая поддержку на всех этапах подбора с момента появления вакансии до выхода нового сотрудника на работу; Ведение отчетности по своему направлению; Участвовать в HR проектах команды. Требования Опыт работы в сфере профессионального подбора в финансовом секторе от 2ух лет; Знание и опыт применения различных источников поиска кандидатов; Понимание процесса подбора, навык проведения оценки кандидатов; Опыт работы с ИИ-инструментами; Способность работать в режиме многозадачности. Условия Гибридный формат работы (офис м. Новослободская + удаленная работа); Декретная ставка; Льготные ипотечные условия кредитования; Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие; ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Детский отдых и подарки за счет Компании; Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию; Скидки на отдых в курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте.

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 SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: * начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя * потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы * затем определяя интересы пользователя * далее выбирая релевантные объявления для показа * и наконец определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе. Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds. Ищем Middle Data Scientist Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse. Обязанности * строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна; * заниматься полным циклом DS/ML задач; * участвовать в создании и развитии платформы рекламы; * улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). Примеры задач: * Построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии; * Обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки; * Ппровести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги); * Внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик. Требования * знание классического ML и Deep Learning подходов * понимание основных методов RecSys; * уверенный опыт разработки на Python, в том числе знание библиотек pandas, numpy, sklearn, torch, catboost/xgboost/lightgbm; * умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию; * понимание принципов распределенной обработки данных, опыт работы со Spark; * умеете выходить за рамки jupyter ноутбука и не боитесь писать подакшн-код (git, pytest, airflow). Будет плюсом: * опыт решения задач ранжирования, поиска или RTB; * опыт разработки на Go; * успешный опыт на kaggle. Условия комфортный современный офис - Оружейный переулок, 41 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 гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Мы – вновь созданное подразделение в рамках AI-трансформации банка. Наша задача – создание платформенных сервисов , которые облегчат создание ИИ-продуктов. Если ты хочешь создавать инновационные ИИ-продукты, быть на острие ИИ-прогресса, то тебе к нам. Обязанности руководить разработкой бэкенда проекта и обеспечивать высокое качество кода. оптимизировать работу существующих сервисов, улучшать производительность и отказоустойчивость. проектировать высокоэффективные архитектуры и решать проблемы роста -нагрузки и сложности системы. поддерживать связь с клиентами и техническими специалистами для принятия стратегических решений по развитию продукта. анализировать безопасность и защищать систему от потенциальных угроз. исследовать новые технологии и предлагать внедрение перспективных решений. совершенствование и расширение функциональности AI агентов с применением глубоких языковых моделей (LLMs) и продвинутых алгоритмов обработки естественного языка. Требования опыт коммерческой разработки на Java - от 3 лет, с использованием актуальных версий (Java 11/17+), желательно в корпоративной среде; уверенное владение Spring (Spring Boot, Spring Cloud и др.) или Quarkus ; навыки проектирования и реализации RESTful API; опыт работы с OpenAPI / Swagger : создание спецификаций, генерация клиентов и серверных заглушек, документирование API; знание устройства Java Virtual Machine, понимание принципов работы Garbage Collector свободное владение SQL, опыт работы с реляционными (PostgreSQL , MySQL) и NoSQL (MongoDB ) базами данных; понимание принципов микросервисной архитектуры и опыт разработки микросервисов; навыки работы с контейнерами: Docker , оркестрация с помощью Kubernetes; знание принципов CI/CD и практик DevOps ; уверенная работа в Linux-окружении: CLI, логирование, запуск и диагностика приложений; умение писать unit-тесты с использованием JUnit, Mockito или аналогов; опыт работы с системами контроля версий, в первую очередь - Git .о опыт автоматизации задач с использованием AI-инструментов (GitHub Copilot, ChatGPT, LangChain, LlamaIndex, векторные БД), понимание принципов работы LLM (Transformers, embeddings, RAG); опыт разработки на Python или C# (для написания скриптов, интеграций, прототипов); знакомство с современными протоколами: GraphQL, gRPC, SOAP, WebSockets; Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис на период испытательного срока, далее готовы рассмотреть гибридный формат работы корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ Сбер Университета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Мы создаём AI-агенты и мультиагентные системы для автоматизации процессов DevOps, SRE, Системного Администрирования и управления релизами. Наша цель — снизить операционные затраты за счёт внедрения автономных агентов, CoPilot-интерфейсов и AI-ассистентов, способных: ✔ Анализировать логи, предсказывать инциденты, давать рекомендации ✔ Генерировать пайплайны, конфигурации, тесты и автоматизировать рутинные задачи ✔ Консультировать внутренних пользователей на основе корпоративной базы знаний В работе используем LLM (GigaChat), RAG, Multi-Agent Collaboration (LangChain, LangGraph), векторные БД, современные AI-фреймворки и другие inner-source наработки Сбера. Обязанности развивать мультиагентные решения – полный цикл от проектирования до внедрения создавать AI-агентов, CoPilot-интерфейсы и автоматизацию для DevOps/SRE/релиз-менеджеров развивать LLM-бэкенды: ассистенты, автоматизирующие рутинные операции интегрировать AI-решения с корпоративными системами (REST, Kafka, PostgreSQL, Jenkins, Bitbucket, Jira и т.д.) экспериментировать с новыми подходами: prompt engineering, RAG, MCP-архитектуры. Требования 3+ года коммерческой разработки на Java (async-сервисы, бэкенд) опыт руководства командой разработки опыт работы с LLM: промптинг, RAG, прикладное использование (LangChain и др.) понимание архитектуры AI-решений: LLM, Multi-Agent Systems, DataOps инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации опыт внедрения AI-решений в production (DevOps/SRE-сценарии – бонус) знание Java (для интеграции с enterprise стеком). будет плюсом: опыт работы с векторными БД (pgvector или аналоги), навыки ускорения RAG-систем опыт разработки на Python знание современных AI-фреймворков (LangGraph, GigaChain и т.д.) понимание NLP, алгоритмов поиска, Multi-Agent Collaboration мы особенно ценим проактивных AI-энтузиастов, которые: постоянно следят за трендами в области ИИ и предлагают новые решения, инициативно тестируют и внедряют передовые подходы (MCP, автономные агенты и др.), готовы делиться знаниями с командой и участвовать в формировании технической стратегии, умеют видеть возможности для автоматизации там, где другие их не замечают. Условия стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких корпоративное обучение за счет компании бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы многофункциональный спортивный зал (бесплатно).

Разрабатываем и внедряем передовые методы оптимизации обучения и инференса сверхкрупных нейронных сетей (десятки миллиардов параметров) для мультимодальных генеративных моделей. Фокус — компиляция, квантизация, дистилляция, sparsity и другие техники ускорения, без компромисса по качеству. Обязанности исследование и внедрение методов оптимизации обучения (gradient checkpointing, activation recomputation, mixed-precision, оптимизация графа вычислений) разработка и интеграция техник инференс-ускорения: quantization (INT8, FP8), pruning, structured sparsity, knowledge distillation использование и доработка ML-компиляторов (TorchDyname, TorchInductor, TensorRT, и другие) для оптимизации вычислительных графов совместная работа с командами CUDA operators и Distributed Learning для обеспечения максимальной производительности на GPU проектирование и проведение экспериментов по компрессии моделей и сравнительный анализ trade-off’ов скорость/качество. Требования знание Python, PyTorch опыт работы с ML-компиляторами и оптимизацией инференса и обучения глубокое понимание методов квантизации, дистилляции и спарсификации навыки профилирования и оптимизации производительности (PyTorch Profiler, Nsight Systems, perf) понимание архитектур современных LLM и Diffusion-моделей. Бонус опыт оптимизации на CPU/ASIC/FPGA, публикации на NeurIPS/ICML/MLSys, знание C++. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская формат работы - гибрид ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

Мы занимаемся разработкой и созданием роботизированной системы, которая полностью автоматизирует работу склада, снижая операционные расходы и исключая ошибки, вызванные человеческим фактором. Система позволяет повысить эффективность подборщиков до 5 раз по сравнению с ручным подбором товаров и снизить операционную стоимость комплектования заказов. Этот проект даст уникальную возможность расширить свои знания и опыт в робототехнике, а также внести значительный вклад в современные технологии. Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью проекта, который изменит будущее складского хранения. Обязанности Подготовка, комплектование деталей и узлов для сборки с их слесарной и механической обработкой/пригонкой в пределах различных классов точности и чистоты, пайкой, лужением и т.д. Сборка по схемам приборов, машин, аппаратов с их механической и электрической регулировкой Сборка печатных плат различной сложности Испытание собранных приборов, машин, аппаратуры с устранением обнаруженных дефектов, их настройку и регулировку Выполнение расчетов и эскизов, необходимых при сборке изделий Сборка, прокладка и подключение кабельно-жгутовой продукции в РЭА Корректировка документации на кабельную продукцию Заказ необходимых расходных материалов и инструментов Выполнение других родственных по содержанию обязанностей Требования Степень специалиста, бакалавра, магистра или ученая степень по технической специальности: робототехника, мехатроника, электроприводы, машиностроение или приборостроение Опыт работы со слесарным инструментом и оборудованием Опыт пайки smd компонентов Более 3 лет соответствующего индустриального опыта работы Умение читать конструкторскую документацию: ЕСКД, ОСТ, ГОСТ, ISO Высокая степень инициативности, способность работать самостоятельно и в команде Плюсом будет умение работать с актуальными трекерами задач, таких как Jira, Kaiten Условия Офисный формат работы Комфортный современный офис рядом с м. Автозаводская 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 для сотрудников выгоднее до 4% Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Команды GigaCode разрабатывают AI-ассистента для разработчика, занимаются исследованиями мультимодальных моделей в области компьютерного зрения, а также проводят исследованияв области речевых технологий. Мы в поисках ведущих инженеров в разных областях: NLP, CV, LLM. Обязанности • проводить дизайн экспериментов, формулировать гипотезы для улучшения NLP/PLP моделей и алгоритмов, планировать исследовательские эксперименты с выводами • работать с большими мультимодальными языковыми моделями, VLM (LLaVA, QwenVL, DeepSeekVL и т.д.) • развивать архитектуры диалоговых модели full-duplex (одновременный прием аудио и генерация ответов): память, внутренний монолог, добавление модальностей и тд. Требования опыт работы от 4-х лет в области CV, NLP или LLM знание стандартных библиотек для DL и NLP (PyTorch и библиотеки Huggingfac опыт дообучения моделей (Supervised Fine-Tuning) опыт работы с большими языковыми моделями (LLM): pretrain, SFT, alignment Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка 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 для сотрудников по дисконтной программе бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Разрабатываем высокопроизводительные CUDA-операторы для PyTorch, обеспечивающие обучение и инференс мультимодальных моделей с максимальной утилизацией GPU-ресурсов. Фокус — низкоуровневая оптимизация, кастомные ядра, memory management и эффективная работа с новыми архитектурами GPU. Обязанности разработка и оптимизация кастомных CUDA-операторов и расширений для PyTorch (C++/CUDA) профилирование и устранение узких мест в вычислительных ядрах (Nsight Compute, nvprof) оптимизация использования памяти (shared memory, registers, coalesced access, persistent kernels) реализация алгоритмов параллельных вычислений с учётом архитектурных особенностей современных GPU (Ampere, Hopper и новее) интеграция CUDA-оптимизаций в распределённые пайплайны обучения и инференса тесная работа с командами Research и Distributed Learning для поддержки кастомных моделей и операторов. Требования знание C++ и CUDA опыт оптимизации производительности для NVIDIA GPU знание внутреннего устройства PyTorch (ATen, dispatcher, TensorIterator) навыки профилирования на GPU и поиска и устранения узких мест в реализации нейросетевых операторов опыт работы с Mixed Precision и кастомными кернелами. Будет плюсом опыт с Triton, CUTLASS, cuBLASLt, NCCL; участие в open-source проектах PyTorch. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская формат работы - гибрид ежегодный пересмотр зарплаты и 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

Аналитический хаб Центра перспективных направлений бизнеса в поисках руководителя направления. Обязанности полное аналитическое сопровождение проектов неорганического развития Группы Сбер (M&A/ non-equity), включая: разработку неорганических стратегий. анализ рынков и подготовку long/ short-листов таргетов. анализ и выбор приоритетных структур сделок. подготовку фин.моделей, оценку синергий. подготовку выводов и презентаций для Руководства. business development – самостоятельную генерацию и проработку идей неорганического развития Группы Сбер и их «продажу» руководству. Требования опыт работы от 3 лет в консалтинге/ корпоративных финансах/ оценке бизнеса в Big-4 или инвестиционных подразделениях банков/ крупных корпораций. опыт управления аналитическими проектами: формирование плана работ, определение сроков и ресурсов, гибкое операционное управление работами для достижения результата в установленные сроки. опыт самостоятельного поиска и проработки потенциальных проектов, успешный опыт защиты проектов у руководства. отличные навыки поиска и структурирования информации, самостоятельного проведения анализа и формулирования выводов. отличные навыки финансового моделирования и подготовки презентаций. отличные коммуникативные/ networking навыки. английский язык от B2, PowerPoint и Excel – продвинутый пользователь. индустриальный опыт – все с приставками tech. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская корпоративный спортзал и зоны отдыха 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 корпоративная пенсионная программа

Ищешь работу без опыта? Мы всему научим и поможем построить карьеру в Сбере! Сбер раскроет твой карьерный потенциал! Откликайся! Что нужно делать: подбирать программы кредитования, в зависимости от потребностей клиента проверять документы и оценивать платёжеспособность потенциальных заёмщиков заключать договоры и составлять необходимые документы для оформления кредита работать с входящими клиентами. Что мы предлагаем: ежемесячную, годовую премию и ежегодный пересмотр зарплаты график работы: 5/2: 11:00-20:00 гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ быстрый старт карьеры для тех, кто без опыта уникальную систему онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста расширенный ДМС и льготное страхование для семьи корпоративную пенсионную программу вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. Мы ждем, что ты: имеешь среднее специальное образование и выше грамотно пишешь и говоришь инициативен и умеешь устанавливать контакт с клиентами. умеешь использовать ИИ для упрощения повседневных задач Присоединяйся к команде Сбера!

Мы команда Дивизиона "Розничное взыскание и урегулирование". Наша задача – поставлять комплексные решения для бизнеса, на стыке AI, ИТ и бизнес аналитики по внедрению моделей, позволяющие повышать эффективность бизнеса. Команда аналитики сфокусирована на поиске инсайтов в процессах и данных, проводит аудит и консалтинг по оптимизации процессов, встраиванию моделей в текущие процессы.Обязанности Регулярная и ad-hoc аналитика по поиску точек роста, проверке гипотез и оптимизации бизнес-процессов Визуализация данных и подготовка презентаций для обоснования изменений, защита результатов исследования Участие в дизайне пилотных проектов. Требования Навыки, необходимые для выполнения описанных обязанностей, включая: Хорошее знание SQL, опыт написания сложных запросов Опыт построения дашбордов (Qlik, Tableau, Grafana и т.д.) Приветствуется понимание методологии проведения A/Б тестов Приветствуется опыт работы с Python (pandas, numpy, spark, matplot)/ Условия 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 4% для каждого сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера График работы фултайм офис (можно выбрать начало дня с 8 до 11).

Мы - команда ML-инженеров GigaChat Data. Наша команда готовит данные для обучения всей линейки моделей LLM GigaChat (Text, Vision, Audio, Embeddings и др.). Мы собираем данные как для базовых моделей, так и для их адаптации под конкретные сценарии: B2C-направление: веб-версия GigaChat и другие платформы внутреннее использование: автоматизация банковских операций, обработка финансовой документации, аналитика внутренних сервисов и поддержка персонала корпоративные проекты: разработка кастомизированных решений для внешних заказчиков, внедрение технологий LLM в бизнес-процессы компаний-партнёров. Что предстоит делать анализировать пользовательский фидбэк и логи общения пользователей с моделью: собирать и кластеризовать отзывы, запросы и дизлайки; выявлять паттерны неудовлетворенности продуктом; придумывать способы решения выявленных проблем замерять метрики продуктовой эффективности: считать базовые метрики продукта: DAU/MAU, Retention Rate; сравнивать работу GigaChat в различных сценариях с другими решениями на рынке запускать A/B-эксперименты для оценки качества работы модели: формировать гипотезы, придумывать дизайн тестовых и контрольных групп; анализировать результаты экспериментов заниматься задачами разметки: создавать проекты разметки; контролировать качество работы разметчиков заниматься предобработкой и валидацией данных: писать пайплайны для сбора и очистки больших объёмов сырых данных собирать обучающие датасеты: формировать выборки для Supervised Fine-Tuning (SFT), Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO); оптимизировать стратегии сбора данных для повышения эффективности обучения. Для нас важно свободное владение Python: опыт работы с библиотеками pandas, NumPy и т.п. понимание продуктовых метрик и метрик оценки качества больших языковых моделей (LLM) опыт с LLM-моделями: практическая работа с Llama, Mistral, Qwen, Google Gemini, OpenAI GPT, Anthropic или аналогами опыт в продуктовой аналитике, базовое знание статистики. Мы предлагаем крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис комфортный современный офис: ст. м. Кутузовская, пр. Кутузовский, 32 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.