Опыт DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python). Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOPS решений будет...
Опыт работы в стеке от 3х лет. Ключевой стек Python, Airflow/ArgoWorkFlow, Mlflow, Hadoop, PySpark, Kafka, Seldon/Kserve, Kubernetes...
Работа с webhooks. Умение работать с JWT / OAuth. Уверенное использование AI-инструментов в разработке (Cursor и Claude Code — приоритет, а...
Навыки разработки на языке программирования Python. Умение диагностировать работу сети. Умение администрировать сервера Linux с помощью утилит командной строки.
Понимание сборки проектов на языках: java (Maven, Gradle), C#, NodeJS. Знание языков программирования Bash, Python. Опыт работы с Mongo, Redis...
Умение читать логи и самостоятельно находить причину проблемы. Базовое или хорошее знание Python / PHP / Bash. Умение автоматизировать то, что не...
Уверенное владение Python. Хороший уровень backend-разработки: умение проектировать сервисы, работать с API, данными и внешними интеграциями. Практический опыт работы...
Уверенный SQL и практический опыт работы с Microsoft SQL Server. Python: ООП, модульная архитектура, type hints, тестирование, логирование, работа с...
Опыт работы с Gitlab CI/CD. Опыт написание скриптов автоматизации на Python. Опыт написания фаззинг-обёрток для кода на Golang...
Системное мышление, включая умение ставить гипотезы и проверять их на практике. Знание Git, Python - ваши хорошие друзья. Наличие навыков администрирования...
Высшее техническое образование. Опыт автоматизации бизнес-процессов от 1 года. Уверенный Python. SQL: написание запросов, работа с БД .
Strong production experience in Java, Python or Scala. Proficiency in SQL. Understanding of common Big Data challenges (splitability, massive parallel...
Уверенное знание основ статистики и Core ML. Уверенное владение Python, ООП, проектирование приложений. Знание DL фреймворков Tensorflow/Pytorch.
Опыт работы с отладчиками для Python и C. Опыт сборки ПО, знание make, сборочной системы ядра (Kbuild). Понимание современного устройства...
Обязательные технические навыки: Глубокое знание Python и экосистемы для ML/DL. Экспертный уровень работы с PyTorch (включая TorchScript, distributed training...
Отличный Python и сильная инженерная база: самостоятельно пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код. Сильная база в статистике, теории вероятностей, оптимизации...
Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из которых не менее 1 года — в автоматизации процессов, ML/AI-проектах...
Опыт разработки бекенда на python от 5 лет минимум. Опыт с FastAPI. Опыт работы с базами данных. Знание классических алгоритмов...
Опыт промышленной разработки на Python от 3х лет. Опыт разворачивания своих МЛ пайплайнов в продакшен среду (airflow, dagster and...
коммерческий опыт разработки от 1 года. — уверенный Python и JavaScript. — опыт работы с LangChain или понимание того, как устроены LLM...
Опыт работы по построению RAG-пайплайнов. Отличные знания Python для анализа данных (pandas, sklearn, numpy, scipy, xgboost, seaborn, etc).
Обязательные навыки: -Уверенные знания по Python и SQL. -Сильные знания по ML и DL. -АБ тесты. Желательные навыки: Очень приветствуется...
Опыт работы на аналогичной должности от 3 лет. Уверенный Python: понимание ООП и функционального стиля, чистый поддерживаемый код.
...или любого другого хранилища на основе S3. Опыт использования системами ведения проектов и документации. Знания основ программирования (JAVA, Python).
Опыт разработки продуктовых сервисов на Go, Python, Rust, Java/Scala или близком стеке. Готовность работать в AI-first режиме и...
Уверенное владение Python и навыки написания чистого, поддерживаемого, production-ready кода. Глубокое знание ML-библиотек: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, pandas...
Опыт Backend-разработки. Наличие сертификата в области разработки на Python или SQL. Наличие диплома о высшем или среднем профессиональном образовании...
SQL(Teradata, Postgres, Greenplum) - опыт работы от 2х лет, понимание принципов оптимизации запросов, реализовывал сложную бизнес логику. Airflow/Python...
Обязанности: Разработка и развитие веб-приложений (примерно 80% фронт, 20% бэкенд); Поддержка и развитие существующих проектов (как внутренние, так и внешние); Участие в обсуждении архитектурных решений; Возможность влиять на UI/UX, выбор технологий Требования: Уверенный JavaScript / TypeScript в парадигме React или Next; Высокоуровневый HTML / SCSS (адаптивность, кросс-браузерность, семантика); Хорошее понимание принципов HTTP, REST; Будет плюсом backend бэкграунд на Python / Django / Go / PHP (средний уровень); Английский — уровня чтения документации и ведения базового диалога; Опыт от 1 года в коммерческих проектах (фриланс / стажировки / стартапы); Образование — не важно, при наличии реального коммерческого опыта. Условия: Гибкий график (самое важное — быть на связи в рабочее время); Дружный коллектив, рабочая нетоксичная атмосфера; Возможна удалёнка или частичная занятость; Минимум бюрократии, быстрое внедрение в боевые задачи; Оклад — обсуждается по результатам собеседования. (Мы готовы к конструктивному диалогу, если вы релевантны нашему запросу.)
Обязанности: Проведение учебных занятий по программированию по готовым методичкам. Контроль знаний и успеваемости обучающихся. Обратная связь родителям по успеваемости их детей. Вызывать у детей интерес к обучению. Требования: Высшее техническое образование (можно неоконченное). Опыт работы в сфере программирования от 1г. Умение проводить занятия по предоставленным методичкам. Коммуникабельность и ответственность. Любовь к детям, доброжелательность, позитивность. Знание любого современного языка программирования (Java, Java Script, Python, C++/#). Умение разбираться с методикой в соответствии с инструкцией; Условия: График работы по согласованию (будни после обеда и/или выходные) Официальное трудоустройство. Дружелюбный коллектив. Возможность профессионального развития. Возможность совмещения с учебой, с основным местом работы. ЗП зависит от занятости, опыта преподавания и/или опыта в своей сфере (от 800р/ч и выше).
Мы — команда ПКАП AEF, развивающая платформу данных внутри AEF (Agent Execution Framework — среды исполнения и управления AI-агентами в контуре банка), которая получает и обрабатывает трейсы работы агентов, формирует витрины для мониторинга, оценки качества и развития AI-агентов, а также для команд разработки, аналитики и внутренних потребителей Банка. Ищем инженера данных, умеющего доводить решения до промышленной эксплуатации и готового отвечать за их работу после запуска.Обязанности разрабатывать и выводить в ПРОМ витрины на SQL, Spark, Scala. разрабатывать сервисы для обработки и поставки данных. готовить данные для исследований в лабораторном контуре: работать с трейсами, техническими показателями и метриками AI-агентов. сопровождать витрины: анализировать логи и метрики, находить причины сбоев, устранять их и предотвращать повторение. разрабатывать проверки качества данных и тестировать расчёты поддерживать техническую документацию и базу знаний, консультировать внутренние команды по составу и использованию данных. Требования опыт в data engineering от 3х лет практический опыт разработки на PySpark или Spark опыт разработки на Python или Scala уверенное знание SQL (сложные запросы, оптимизация) практический опыт работы с Hadoop, включая HDFS, YARN и Hive. понимание устройства хранилищ данных, принципов построения витрин и организации потоков данных от источника до потребителя. опыт вывода расчётов или сервисов в промышленную среду: Git, CI/CD, тестирование, диагностика сбоев по логам и метрикам. знание и регулярное использование LLM-инструментов для инженерных задач. Важно уметь оценивать их ответы и самостоятельно отвечать за качество итогового решения. 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 Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. корпоративная пенсионная программа отсутствие строгого дресс-кода.
Мы — ИТ команда Страхового Брокера Сбербанка, которая занимается построением ключевых сервисов и платформенных решений. Наша цель — создавать надежный, масштабируемый и технологически совершенный продукт, для внешнего и внутреннего клиента по предоставлению брокерских услуг на рынке страхования, которые используют тысячи компаний. Наш технологический стек: Java, Spring (Boot, MVC, Data, Security и др.), Hibernate/JPA, PostgreSQL, Apache Kafka, Kubernetes, GitLab, Jenkins Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат 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 Функциональное и интеграционное тестирование: проверка backend-сервисов (REST API), написание и прохождение тест-кейсов, заведение и сопровождение баг-репортов в Jira; Тестирование баз данных: написание SQL-запросов для проверки корректности данных в PostgreSQL, валидация схем, проверка результатов работы сервисов на уровне БД; Автоматизация тестирования: разработка и поддержка автотестов на API с использованием Java и фреймворков (Spring, JUnit). Интеграция тестов в пайплайн CI/CD (GitLab CI / Jenkins); Работа с брокером сообщений: тестирование интеграционных сценариев, использующих Apache Kafka; Взаимодействие с командой: общение с разработчиками и аналитиками для уточнения требований, участие в грумингах и планировании спринтов. Требования Опыт: от 4-лет в ручном и автоматизированном тестировании backend-сервисов. Уверенное знание теории тестирования и умение применять её на практике. Опыт написания SQL_-запросов (_SELECT, JOIN, агрегирующие функции). Практический опыт автоматизации тестирования API на Java/python (или готовность быстро освоить наш стек). Понимание принципов работы клиент-серверной архитектуры и REST API. Опыт работы с системами контроля версий (Git). Будет плюсом: базовые знания о том, как работают брокеры сообщений (например, Kafka). Внимание к деталям и аналитический склад ума. Умение чётко и грамотно излагать свои мысли (устно и письменно). Проактивность и желание развиваться в области автоматизации; Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Гибридный формат с редким посещением офиса (м. "Кутузовская") Льготные ипотечные условия кредитования; Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; 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.
Наша компания строит защищенную инфраструктуру для внедрения генеративного искусственного интеллекта в корпоративные процессы. Вам предстоит создать эшелонированную систему безопасности на стыке классической сетевой защиты и специфики больших языковых моделей. Проект включает три ключевых направления: Защиту облачных дата-центров с помощью NGFW. Внедрение специализированного шлюза (LLM Firewall) для контроля трафика к моделям. Обеспечение легитимной обработки персональных данных в AI-пайплайнах согласно 152-ФЗ. Вы будете работать на переднем крае кибербезопасности, где стандартные подходы дополняются защитой от промпт-инъекций и утечек через веса нейросетей.Обязанности Администрирование NGFW: Развертывание политик межсетевого экранирования следующего поколения, настройка микросегментации облачной сети, контроль доступа уровня L7, анализ аномалий и интеграция со стеком мониторинга SOC. Эксплуатация LLM Firewall: Настройка промежуточного слоя между пользователями и языковыми моделями. Фильтрация входящих промптов на предмет инъекций и джейлбрейка, инспекция ответов модели на наличие конфиденциальной информации и несанкционированное извлечение данных из RAG-контекстов. Защита персональных данных: Интеграция инструментов обезличивания и псевдонимизации в цепочку обработки запросов. Реализация требований 152-ФЗ (в ред. 2025 г.) — раздельное хранение идентификаторов и данных, аудит операций выгрузки, технический запрет трансграничной передачи. Мониторинг и реагирование: Настройка логирования событий ИБ, передача обогащенных алертов в SOC, участие в расследовании инцидентов, связанных с эксплуатацией уязвимостей ИИ-моделей. Жизнеобеспечение систем: Поддержание технической документации (схемы потоков данных), организация резервного копирования конфигураций средств защиты и планирование их обновлений. Требования Опыт администрирования решений класса NGFW не менее 3 лет (Palo Alto, Check Point, Fortinet или российские UserGate/Код Безопасности). Глубокое понимание модели OSI/TCP-IP, принципов маршрутизации и построения отказоустойчивых сетей. Практическое знание архитектуры LLM-приложений и вектора атаки «промпт-инъекция». Понимание того, как данные могут утекать через контекст RAG или скрытые каналы в ответах модели. Умение применять методы анонимизации данных (декомпозиция, перемешивание, маскирование) без критической потери бизнес-ценности информации. Профильное высшее образование (информационная безопасность, ИТ). Понимание требований 152-ФЗ и подзаконных актов регуляторов применительно к автоматизированным системам. Знакомство с классификацией угроз ИИ по методологии Сбербанка (будет плюсом умение использовать ее матрицу при проектировании защит). Навыки оценки критичности уязвимостей (CVSS) и приоритизации задач по устранению рисков. Опыт работы с open-source или коммерческими решениями класса guardrails (LiteLLM, NeMo Guardrails и аналоги). Скриптовая автоматизация (Python, Ansible, Terraform) для управления политиками безопасности. Наличие сертификатов вендоров СЗИ Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Современный офис в д. Аносино, ул. Университетская, вл. 11 (есть трансфер от м. 1905 года); 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.
Мы создаем фундамент для технологического суверенитета, объединяя экспертизу в классическом банковском деле, платежных системах, B2B-логистике и AML/KYC-комплаенсе. Наши команды разработки создают продукты для миллионов пользователей. Сейчас мы переживаем масштабную технологическую трансформацию: переходим от традиционной микросервисной архитектуры к внедрению автономных ИИ-агентов и генеративного искусственного интеллекта во внутренние процессы.Обязанности Техническая настройка и администрирование инструментов безопасной разработки (SCA, систем связанных с контролем AI, систем связанных с практикой Container Security) Взаимодействие с командами разработки, участие в митапах и контроль выполнения требований безопасности в конечных продуктах. Триаж уязвимостей/дефектов кода, заведение задач на исправление на команды Экспертиза по безопасности при создании систем с функциями ML/LLM; Проработка требований и проведение контрольных мероприятий связанных с механизмами Guardrails (система защиты ИИ), которые обеспечивают безопасность и предсказуемость поведения ИИ агентов; Проведение исследований по КБ в разрезе всех продуктовых команд; Коммуникации с командами и их консультирование с целью реализации требования КБ; Участие в разработка требований КБ с учетом нормативных актов и международных практик; Изучение существующих продуктов и участие в интеграционных проектах. Участие в проработке возможности автоматизаций процессов ИБ при помощи ИИ (Аудиты, выявление аномалий в логах, выявление ПДн в тестовых БД и т.д) Требования Опыт работы в области информационной безопасности приложений от 3-х лет; Опыт администрирования систем участвующих в цикле безопасной разработки CI\CD; Опыт программирования (написание скриптов автоматизации, уверенный Python, знание основных ML-фреймворков PyTorch/TensorFlow); Понимание процессов и этапов цикла безопасной разработки ПО (SSDLC); Понимание, как работают угрозы из OWASP Top 10, OWASP Top 10 LLM, OWASP Mobile Top 10, CWE Top 25; Понимание принципов работы микросервисной архитектуры и подходов к безопасности микросервисов (k8s); Понимание различий видов тестирования (SAST,SCA,DAST,IAST); Понимание основ сетевой безопасности; Понимание принципов AI PDLC; Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Будет плюсом: Опыт взаимодействия с продуктовыми командами в сфере КБ; CISM,CISA,CEH или аналогичные сертификаты; Опыт работы в направлении DevSecOps,AppSec; Знание английского языка на уровне Intermediate. Условия Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Выставочная Башня Федерация); Льготные ипотечные условия кредитования; Выгодная подписка на продукты и услуги компаний партнеров; ДМС и страхование от несчастных случаев и болезней после 3-х месяцев работы; 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.
Мы развиваем продукт DataQuality — систему мониторинга качества данных, которая в реальном времени следит за потоком событий антифрод-платформы: согласованность полей, заполненность расчетов, стабильность скорингов и агрегатов, статистику срабатывания фрод-правил, пропажу типов событий. При отклонениях система поднимает алерты по уровням severity (info / warning / critical) с оповещением в чат и автоматическими тикетами. Мы ищем аналитика данных, который возьмет на себя две связанные задачи: довести систему алертов до состояния, когда сигналов мало, но каждый - по делу, и исследовать связанные с данными обращения пользователей антифрод-платформы, находя в них подсказки о том, что мы еще не умеем мониторить. Обязанности выполнение ad - hoc запросов, визуализация и интерпретация данных, поиск инсайтов, выявление аномалий и закономерностей. Проведение аналитических исследований, связанных с противодействием кибермошенничеству автоматизация и обеспечение расчёта ключевых показателей системы Антифрод обновление и актуализация методологии по расчёту различных метрик, связанных с фродмониторингом участие в проектах со смежными DS/DE- командами сопровождение и формирование аналитических отчётов для руководства и кросс-функциональных команд Требования высшее техническое образование опыт работы в области анализа данных не менее 5 лет Python как рабочий инструмент: pandas/numpy для разбора выгрузок, способность быстро написать скрипт, который поднимет историю срабатываний и покажет, какие пороги дают ложные сигналы. SQL / Spark SQL уверенно: оконные функции, агрегации, джойны, работа с NULL, CAST, BETWEEN, LIKE. Условия проверок в системе пишутся на Spark SQL - это ежедневный инструмент. статистика и алгоритмы анализа данных: дрейф распределений (PSI), отклонение среднего и дисперсии от базовой линии, выбросы (z-score / IQR), сезонность; понимание precision/recall применительно к алертам. понимание принципов мониторинга качества данных: типы проверок, уровни severity и то, что за ними стоят разные действия - от информирования до инцидента. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис 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.
Сбербанк Страхование трансформирует процесс урегулирования убытков. Мы уходим от ручного сопровождения к полностью цифровым клиентским путям и интеллектуальной автоматизации. Ваша задача не просто проектировать, но и реализовывать «to be» процессы от гипотезы до продакшена. Ищем аналитика с опытом в страховании для усиления действующей команды.Обязанности Управление ожиданиями. Поиск неэффективных этапов процесса урегулирования, автоматизация и расчет эффективности. Защита предложенных решений. Data-driven анализ. Формирование метрик качества урегулирования, самостоятельный SQL-анализ для проверки гипотез. Участие в полном цикле: от идеи до приемки. Включая написание сценариев для тестирования нового функционала. Работа с DS-командой. Формулирование задач для моделей (классификация убытков, распознавание документов, чат-боты. Требования Опыт работы в страховании от 3 лет; SQL на уровне уверенного middle: умение собирать витрины, окна, подзапросы. Сбор данных, проверка гипотез; Python: умение написать скрипт для предобработки данных/автоматизации; Excel: на уровне уверенного пользователя; Работа с требованиями: Jira и Confluence, умение сформулировать и принять задачу на доработку. Преимущества (будет большим плюсом): Опыт работы в урегулировании убытков или UW; Понимание DS: Понимание принципов работы с ML и LLM; BI: Практические навыки работы с BI-инструментами и системами аналитики. Условия Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Проспект мира); Льготные ипотечные условия кредитования; Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ; 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.
Мы в поиске инженера, который умеет не только сопровождать существующие системы, но и искать возможности их улучшения: автоматизировать рутинные операции, повышать наблюдаемость и надежность сервисов, участвовать в развитии CI/CD, контейнерной инфраструктуры и инструментов управления конфигурациями. В работе предстоит взаимодействовать с инфраструктурными специалистами, командами разработки, информационной безопасности и сопровождения прикладных систем. Позиция предполагает работу с промышленной инфраструктурой и системами, для которых важны высокая доступность, стабильность и контролируемость изменений. обязанностиОбязанности администрирование и сопровождение Linux-инфраструктуры и прикладных платформ; обеспечение стабильной работы, доступности и производительности сопровождаемых систем; диагностика и устранение инфраструктурных и прикладных инцидентов; автоматизация типовых операций администрирования и сопровождения; разработка и развитие Ansible-ролей, скриптов и других средств автоматизации; участие в развитии процессов CI/CD и инструментов сборки, развертывания и доставки изменений; сопровождение Docker-контейнеров и участие в эксплуатации Kubernetes; развитие и сопровождение средств мониторинга, логирования и наблюдаемости; анализ логов и метрик, поиск причин деградации и сбоев; сопровождение репозиториев артефактов и контейнерных образов (Nexus/Harbor); участие в сопровождении микросервисной архитектуры; взаимодействие с командами разработки при развертывании и сопровождении приложений; участие в изменениях инфраструктуры, обновлениях и миграциях; участие в проектах развития и автоматизации инфраструктуры; ведение технической документации; обработка обращений и задач в Service Desk. Требования уверенное администрирование Linux; хорошее понимание сетевых технологий: TCP/IP, DNS, маршрутизация, балансировка, диагностика сетевых проблем; опыт эксплуатации высоконагруженных и отказоустойчивых систем; опыт автоматизации рутинных операций и управления конфигурациями с использованием Ansible; навыки написания скриптов на Bash и/или Python; понимание принципов CI/CD и опыт работы с Jenkins, Git/Bitbucket или аналогичными инструментами; практический опыт работы с Docker и контейнеризированными приложениями; понимание Kubernetes и принципов эксплуатации приложений в Kubernetes; опыт работы с системами мониторинга и логирования: Grafana, ELK/Opensearch, Graylog или аналогами; понимание принципов работы микросервисной архитектуры; опыт работы с репозиториями артефактов и образов (Nexus, Harbor или аналоги); навыки диагностики проблем приложений и инфраструктуры: анализ логов, метрик, системных и сетевых проблем; базовое понимание работы СУБД, желательно PostgreSQL; способность самостоятельно разбираться в незнакомых технологиях и доводить технические задачи до результата. Будет преимуществом: опыт работы с Terraform или другими IaC-инструментами; опыт построения и развития CI/CD-процессов; опыт эксплуатации Kubernetes в промышленной среде; опыт работы с высоконагруженными корпоративными системами; опыт участия в проектах автоматизации инфраструктуры и импортозамещения. Условия современный офис на ул. Шаболовка, 31Г; 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.
Ищем сильного руководителя направления Linux-систем Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!Обязанности Эксплуатация операционных систем Linux на базе Rocky\Ubuntu\Debian\Astra Эксплуатация веб-сервисов на базе nginx, apache; Развитие и эксплуатация систем мониторинга на базе Zabbix, Prometheus, Grafana, mimir; Разработка решений по автоматизации задач администрирования на базе Ansible, AWX, GitLab, Python, bash/shell, интеграций со смежными системами (Jira, Insight, Confluence, Zabbix, MS AD, GitLab) Внедрение и эксплуатация систем журналирования работы операционной системы и специализированного программного обеспечения (ELK/Tempo/Loki и т.п.); Разработка технических стандартов и документации по эксплуатации систем, обозначенных выше; Проведение профилактических, регламентных, и аварийно-восстановительных работ (включая резервное копирование и тп). Оперативное управление командой системных администраторов направления Linux (краткосрочное и среднесрочное планирование работ команды) Формировать дорожную карту развития направления Linux-инфраструктуры. Требования Экспертные знания Linux. Глубокие знания о механизмах работы операционной системы. Опыт диагностики и устранения комплексных проблем; Уверенные знания Git, Ansible, Zabbix, Grafana; Опыт работы в установке и настройке сетей, поддержке систем и сервисов, веб-серверов и баз данных, мониторинге инфраструктуры и сервисов, автоматизации задач; Базовые знания администрирования PostgreSQL; Опыт работы в крупных проектах и поддержка систем 24/7; Опыт работы с LVM, Postfix, BIND, HAProxy, keepalived, iptables, firewalld, UFW, SFTP, SCP; Знание основ ITIL; Знание английского языка на уровне чтения технической документации; Самостоятельность, ответственность; Высшее образование в области информационных технологий или высшее техническое образование. Будет плюсом: Опыт работы с VMware vCloud Director; Опыт работы с sssd; Опыт работы с NextCloud; Опыт работы с Terraform; Опыт работы с uyuni; Опыт работы с АВПО Kaspersky for Linux; Опыт работы по созданию кластеров; Опыт работы с кластерами Patroni; Опыт работы с Docker; Опыт работы с S3; Опыт работы с PKI; Знание SELinux, AppArmor; Опыт работы с системами телефонии. Условия Гибридный формат работы в современном бизнес-центре (Москва, м. Киевская). Льготные ипотечные условия кредитования. ДМС с первого дня работы и льготное страхование для близких родственников. Участие в корпоративной пенсионной программе. Обучение за счёт компании: неограниченный доступ к онлайн-курсам, библиотеке знаний, корпоративному университету, тренингам и митапам. Возможность получить новую квалификацию. Специальные условия на продукты и услуги компаний-партнёров.
Вакансия компании: ООО "КОМБЛОК"Middle AI / LLM Engineer Ищем прикладного AI-инженера для запуска и адаптации open-source моделей под наши продукты.Наш фокус - не теоретический R&D, а быстрая доставка готовых ML-решений в продакшен: взять проверенную открытую модель, дообучить под наши сценарии и задеплоить на собственном GPU-сервере.Продуктовый бэкенд, базы данных и сбор данных закрывает основная команда разработки. Ваша зона ответственности - подбор и тюнинг моделей, инференс, производительность на GPU и качество генерации.Чем предстоит заниматься:Сервинг и инференс: развернуть и сопровождать open-source модели (Qwen, Llama и др.) на выделенном сервере с GPU Nvidia через vLLM.Стилизация и адаптация (LoRA): дообучать модели под определенную персону (сленг, подача, характерные мысли) через LoRA / QLoRA с сохранением связности и логики ответов.Семантический поиск и классификация (RAG): собирать пайплайны контекстного поиска на базе эмбеддеров для русского языка (ruBERT / BGE / Sentence Transformers).AI-агенты: настраивать логику вызова инструментов и промпт-пайплайны под автономные задачи.Генерация изображений: поднять и настроить готовый сервис генерации картинок на базе open-source моделей (Flux / SDXL).Что для этого нужно:Коммерческий опыт в прикладном ML / NLP от 2 лет.Опыт запуска и инференса LLM на видеокартах Nvidia (понимание vLLM, Docker, работы с CUDA и контролем видеопамяти без падений в OOM).Практический опыт файн-тюнинга через LoRA / QLoRA (Hugging Face PEFT, TRL, Unsloth).Понимание подготовки данных: фильтрация шума, сбор пар «промпт-ответ», предотвращение выгорания логики модели (catastrophic forgetting).Базовый опыт (или четкое понимание), как поднять готовый инференс для генерации картинок (Diffusers, ComfyUI API).Будет плюсом:Уверенный прикладной Python: умение написать чистый скрипт предобработки данных, обернуть инференс в простую ручку на FastAPI или автоматизировать пайплайн без спагетти-кода.Опыт работы с легковесными NLP-моделями (ruBERT-tiny2) под задачи классификации текстов.Условия:Формат: первые 1–2 месяца — офис в Москве, далее — удобный гибрид по запросу.Инфраструктура: выделенный сервер с мощными GPU Nvidia под задачи без очередей и квот.Команда и процессы: быстрый цикл принятия решений, понятные прикладные задачи и готовая бэкенд-команда на поддержке.Дополнительные преимущества:Обучение, тренинги
Обязанности: Проектирование интеграционных взаимодействий Работа с СУБД: Postgres, Clickhouse, MySQL Опытное обращение с Swagger, Apollo GraphQL Проектирование структур хранения данных (постоянных / временных) Требования: Обладать навыками координации разработчиков смежных систем Знание базовых нотаций для проектирования процессов (UML, BPMN). Умение составлять и описывать процессы Базовые навыки работы с Git Опыт работы с терминалом Linux Умение вести и декомпозировать задачи в популярных инструментах (JIRA, Confluence, Trello, Bitrix24) Знакомство с инструментом создания графических дизайнов Figma Базовые навыки работы с Docker (или Podman) Умение работать в Elastic Search Знать SQL и уметь писать базовые запросы Минимальное знание языка программирования Python Плюсом будут: Умение работать в QGIS/ArcGIS Базовые знания о транспортном моделировании Умение обращаться с Grafana/Prometheus Опыт работы с хранилищами S3 Условия: Трудоустройство согласно ТК РФ; Занятость: полный рабочий день; Формат работы: 5/2, офис или гибридный график; Офис рядом с метро Новослободская, Менделеевская, Белорусская; Комфортная рабочая атмосфера; Яркая и насыщенная корпоративная жизнь; Дружелюбные коллеги и мотивирующие руководители; Возможность карьерного роста.