Вакансии

Т-Банк

CPO в Рекламную платформу

Lead / Офис / Москва

Ищем опытного продуктового лида в команду. Вам предстоит отвечать за развитие рекламной платформы — одного из ключевых продуктов в экосистеме Т-Банка

Сбер

QA Process Lead (HR платформа)

Lead / Офис / Москва

HR платформа Пульс – собственный продукт компании, охватывающий весь жизненный цикл работы с персоналом: подбор, обучение, развитие, оценку, результативность, обратную связь.

Т-Банк

Архитектор ИБ — Backup & DRP

Senior–Lead / Офис / Москва

Проектируем безопасность без иллюзий, чтобы на нее можно было положиться. Ищем специалиста, который будет разрабатывать архитектуру для систем резервного копирования и DR

Сбер

Lead data analyst (Риски корпоративного инвестиционного бизнеса)

Lead / Офис / Москва

Ищем сильного Lead data analyst, который возьмет на себя ключевую роль в обеспечении ясности и эффективного управления рисками мошенничества, повысит точность прогнозирования угроз и улучшит качество управления активами компании.

Т-Банк

Red Team Lead

Lead / Офис / Москва

Ищем руководителя, который возглавит команду Red Team и будет напрямую влиять на стратегию информационной безопасности Группы «Т-Технологии»

Сбер

ML Team Lead (NLP/LLM)

Lead / Офис / Москва

Мы — исследовательская команда, на переднем крае LLM-технологий. Мейнстрим-рецепт LLM для нас — это потолок, который мы пытаемся пробить. Ищем архитектурные ходы, новые objective-функции, нестандартные режимы reasoning'а — всё, что может дать кратный прирост качества/скорости. Жизненный цикл идеи: от гипотезы → PoC-фреймворк → прод. флагманской LLM. Если коротко: ищем людей, которым интересна прикладная исследовательская работа в среднем и высоком risk-reward профиле. Направление, под которое ищем лида: омнимодальная память. — как модель хранит, обновляет и использует знание за пределами контекстного окна — по тексту, аудио, видео — память как часть архитектуры, а не обвязка вокруг модели: обучаемые механизмы записи и чтения, консолидация, забывание — длинный контекст и длинные сессии, работа с KV-кэшем — метрики и бенчмарки под память — чем меряем прогресс, чтобы не обманывать себя — стыковка с остальными треками команды: reasoning, агенты, инференс Над чем работаем помимо этого Альтернативные архитектуры — encoder-decoder, гибридные attention (linear + softmax), sparse/MoE с нестандартным dispatching, итеративные/loop-трансформеры Новые training objectives и режимы обучения — multi-token и future-state prediction, RL-pretraining, дистилляция против ансамблей teacher-моделей Reasoning — латентный/омнимодальный reasoning, обучаемые value-сети, MCTS-подобный поиск, self-play, ансамбли гетерогенных моделей Эффективность и inference — адаптивные вычисления, MoD/early-exit, serving для нестандартных архитектур Специализированные направления — символьные/фонетические задачи, креативная генерация, agentic capabilities Часть гипотез доедет до PoC/прода, часть умрёт на small-scale. Это ожидаемо.

Т-Банк

Тимлид продуктовых аналитиков

Lead / Офис / Москва

Развивайте систему аналитики и оценки качества AI‑ассистентов

Сбер

Team Lead Data Science NLP

Lead / Офис / Москва

_Мы разрабатываем LegalTech-продукты на основе передовых NLP-моделей. Наши решения ежедневно анализируют сотни типов юридических документов, извлекают из них знания и помогают людям принимать с их помощью ответственные решения. Это позволяет оптимизировать работу банка по правовым рискам кредитных сделок с минимальным участием человека._

Т-Банк

IT Team Lead в команду разработки AI-сервисов

Lead / Офис / Москва

Строим AI-экосистему для клиентов и сотрудников. Ищем IT Team Lead, который будет отвечать за продукт и разработку

Сбер

Senior/lead Data engineer B2C ( RealTime)

до 500 000₽

Senior–Lead / Офис / Москва

Наша команда отвечает за управление всеми данными B2C сегмента клиентов Сбера. Мы уже трансформировали подход к управлению данными, построили единый слой детальных данных и продолжаем развивать его актуальность и полноту. Так же перед нами стоят амбициозные задачи построения единого слоя агрегатов и фичей B2C, реализация всего тракта поставки данных в RealTime и внедрения нового стека технологий, что позволит создать единую точку правды для упр. отчетности, моделей и фронтальных систем, а так же капитализировать данные за счет их многократного переиспользования. **Ищем лида тех компетенции DE.** Задачи разработки и поддержки витрин данных в Hadoop (HDFS, Icberg, Hive), ETL - Spark, CTL - Oozie, CI/CD - Jenkins + BitBucket. И NRT пайплайны с Flink, Spark Streeming, Kafka, dynamic tables. языки - Python, Java, Scala.

Сбер

Delivery Lead (AI Developer Platform)

Lead / Офис / Москва

Мы создаем корпоративную AI-платформу для разработки программного обеспечения, которой ежедневно пользуются тысячи инженеров. Наш продукт включает IDE-плагины, CLI, backend-сервисы, инфраструктуру для LLM, агентные сценарии разработки и систему аналитики использования. Сейчас мы ищем Delivery Lead, который поможет синхронизировать несколько команд, повысить предсказуемость поставки и обеспечить выполнение продуктовых целей.

Сбер

Rust Tech Lead(Platform V APPR)

Lead / Офис / Москва

Мы ищем сильного технического лидера, который возглавит разработку высоконагруженного обратного прокси-сервера на Rust. Это ключевая роль в инфраструктуре: вам предстоит заложить архитектуру системы, которая будет обрабатывать миллионы запросов, и собрать вокруг себя команду инженеров для её реализации.

Сбер

Python Lead

Lead / Офис / Москва

Мы команда, занимающаяся развитием автономизации процессов секьюритизации: автоматизация сбора и валидации данных, формирования портфелей, расчёта моделей риска и подготовки финансовой отчетности. Ищем эксперта, готового влиять на продуктовую стратегию и участвовать в полном цикле разработки — от анализа требований до релиза и поддержки. Присоединившись к нам, можно не только узнать детали работы Казначейства, но и погрузиться в мир искусственного интеллекта и больших данных. **Технологический стек:** Python 3 (FastAPI, Django, Streamlit, Pandas/Numpy/SciPy), СУБД PostgreSQL, Apache Kafka.

Сбер

Технический лидер Backend (Gigachat)

Lead / Офис / Москва

Наша команда создает линейку продуктов на основе мультимодальной нейросетевой модели ГигаЧат, которая является одной из самых мощных и продвинутых моделей искусственного интеллекта, доступных на сегодняшний день. Пример продуктов: ГигаЧат WEB / [https://giga.chat](https://giga.chat/) Мы создаем удобный и понятный сервис, позволяющий людям использовать GigaChat для решения повседневных задач и развлечения: поиск ответов на вопросы, работа с документами, создание контента, изучение языков, общение с персонажами и многое другое.

Сбер

Team lead DS

Lead / Офис / Москва

Дирекция мониторинга Agile занимается созданием дашборда для руководителей в Сбере. Мы собираем данные по всем процессам в Банке, анализируем их и предоставляем необходимую информацию для принятия решений. Ищем в команду DS уровня Senior или кто готов выступить в роли Lead DS, который будет участвовать в полном цикле разработки – от формирования идеи до вывода ML решений в промышленную эксплуатацию (ПРОМ). Вы будете строить ИИ-агентов и ML модели, которые работают с ключевыми процессами и влияют на опыт тысяч сотрудников Сбера.

Сбер

Product Owner / Delivery Lead (SberCIB Terminal)

Lead / Офис / Москва

**О проекте и команде:** SberCIB Terminal — это флагманская B2B веб-платформа корпоративно-инвестиционного бизнеса СберБанка, фактически заменившая российским компаниям и банкам западные торговые терминалы. Это универсальное «единое окно» для корпоративных клиентов и финансовых институтов, предоставляющее прямой онлайн-доступ к инструментам валютного, денежного и сырьевого рынков. Узнать больше о продукте можно по ссылке: [https://www.sberbank.ru/ru/legal/investments/globalmarkets/sbmarkets](https://www.sberbank.ru/ru/legal/investments/globalmarkets/sbmarkets). В системе реализованы умные алгоритмы исполнения заявок (FOK, TWAP, GFD), инструменты хеджирования (форварды, опционы, IRS), управления ликвидностью (свопы, РЕПО) и межбанковского кредитования. Платформа включает мощный аналитический блок (TradingView, SberCIB Investment Research, СберИндекс) и автоматизированный пост-трейд (ЗДА, неттинг). Наша команда ведет разработку высокоскоростных, масштабируемых и адаптивных IT-решений. Мы создаем алгоритмы ценообразования на основе математических моделей, обрабатывающих огромные потоки рыночных данных в реальном времени. К нашим системам предъявляются экстремальные требования по надежности, безопасности и скорости (low-latency). **Кого мы ищем:** Нам нужен сильный лидер, который объединит в себе продуктовое мышление, навыки управления людьми и техническую экспертизу. Вы будете отвечать не только за то, что мы делаем (ценность для бизнеса), но и за то, как и в какие сроки мы это доставляем.

Сбер

Team lead (C#/.net)

Lead / Офис / Москва

Мы, команда LoanPricing, прайсим кредиты по справедливой стоимости, чтобы Банк правильно оценивал риски и формировал резервы. Мы используем C# и .net core, PostgreSQL, Kafka, OpenShift, Istio. В нашей системе есть: * прайсинговый движок (оценка fair value финансовых инструментов) * аналитическое хранилище (аналог PostgreSQL) * пользовательский интерфейс (React) * интеграционная обвязка с внутренними сервисами банка

Сбер

Team Lead LLM engineer GenAI

Lead / Офис / Москва

Наша команда (70+ человек) создает технологический фундамент для внедрения GenAI в экосистему банка. Мы разрабатываем RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента (документы, коммуникации). Наши сервисы оборачивают базовые LLM в готовые интерфейсы, позволяя бизнесу быстро создавать собственных агентов и GenAI-приложения. Мы обеспечиваем полный цикл разработки (E2E): ML-инженеры и бэкенд-разработчики работают вместе над реализацией сервисов, в связке с фронтендом и дизайнерами. У нас есть собственная команда разметки для оценки качества и сбора датасетов, с помощью которых мы дообучаем доменные модели под банковские сценарии. Масштаб задач: Сейчас в портфеле более 200 реализованных сценариев. В планах — реализация еще 300+ сценариев, включая создание слоя процедурной памяти для агентов, специализированных поисковых агентов и систем автоматической оценки качества GenAI (Auto-Eval). Развитие Self-Service инструментов (песочниц с UI), где команды банка могут тестировать гипотезы перед интеграцией. Чем предстоит заниматься Мы ищем инженеров, которым интересно не только R&D, но и создание полноценных продуктовых систем, способных обучаться на пользовательском фидбэке и решать конкретные бизнес-задачи.

Сбер

Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents)

Lead / Офис / Москва

**О нас и команде:** Дивизион «Моделирование и исследование данных» отвечает за компетенцию Data Science в Блоке. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе машинного обучения в бизнес-процессы Сети продаж банка. Мы ищем Team Lead, который возьмет на себя управление небольшим ядром команды (2 человека) для направления **внешней дистрибуции банковских карт.**

Сбер

Tech lead

Lead / Офис / Москва

Мы в Центре Робототехники Сбера интегрируем передовые робототехнические системы, включая манипуляторы, мобильные колесные роботы, мобильные манипуляторы, роботов собак и другие cutting-edge решения, в реальные промышленные проекты, чтобы обеспечить эффективность и автоматизацию процессов. Мы ищем единомышленников, которые разделяют нашу страсть к робототехнике и обладают навыками разработки встраиваемого программного обеспечения. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, 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!