C++/Fullstack разработчик

MarketRiskCalculator — корпоративная система расчета рыночных рисков, такая как VaR/CVaR, дельта-вега-ро чувствительность, сценарии анализа и стресс-тестирования. Система обрабатывает портфели из 40+ различных финансовых инструментов, включая акции, облигации, фьючерсы, опционы, свопы, структурированные продукты, паевые инвестиционные фонды.

Чем предстоит заниматься: • разработка ядра расчетов VaR на C++17 с использованием Boost, QuantLib, Eigen, Ceres Solver; • реализация финансовых моделей: state-space модели с Kalman-фильтрацией, GBM, Gaussian Vasicek term structure; • оптимизация производительности: распараллеливание через C++ REST SDK (Casablanca), OpenMP, векторизация Eigen; • работа с кривыми доходностей, поверхностями волатильности, риск-факторами proxy; • написание unit-тестов (gtest, более 1000 уже существует); • управление зависимостями через Conan, сборка через CMake+Ninja. Backend (~20–25% времени): • разработка Python-сервисов (Tornado, Celery, MongoDB, PostgreSQL); • интеграция с внешними системами; • работа с RabbitMQ, Kafka, LDAP, REST API; • создание AI-ассистента на основе GigaChat + LangChain/LangGraph. Frontend (~10–15% времени): • поддержка и развитие веб-интерфейса на React 17 + TypeScript + Bootstrap; • взаимодействие с REST API, обработка данных, визуализация. Инфраструктура (~5–10% времени): • настройка и поддержка CI/CD (Jenkins, SonarQube); • миграции PostgreSQL (Alembic, более 100 миграций); • контейнеризация, деплой.

Мы ждём что ты: • уверенно пишешь на C++17 (опыт от 2 лет); • готов разбираться в Python-бэкенде и вносить небольшие изменения во frontend; • можешь самостоятельно понять незнакомый код; • интересуешься вопросами оптимизации производительности: профилированием, параллелизмом, оптимизацией кода. Будет плюсом: • опыт работы с QuantLib, MLlib или аналогичными численными библиотеками; • понимание финансовых инструментов: облигации, акции, деривативы, yield curves; • знание линейной алгебры и численных методов (матричные операции, оптимизация, стохастические модели); • понимание риск-менеджмента (VaR, стресс-тесты, чувствительность); • опыт работы с Celery, Tornado, MongoDB; • умение работать с React/TypeScript на уровне поддержки и модификации интерфейсов; • опыт настройки CI/CD (Jenkins, SonarQube); • знакомство с принципами микросервисной архитектуры и event-driven систем.

Что мы предлагаем: • гибридный график работы: два дня в офисе, три дня удалённо (после испытательного срока); • ежегодный пересмотр зарплаты и возможность получения годовой премии; • доступ к образовательным программам СберУниверситета для твоего профессионального и карьерного роста; • расширенная медицинская страховка, скидки и специальные условия для членов семьи, корпоративная пенсия; • особые условия ипотеки, скидка на подписочные сервисы; • возможность получать бонусы за рекомендации.