СБЕР · Казань
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.
Обязанности• Разработка backend для AI-агентов
• Интеграция с API существующих АС
• Реализация RAG-пайплайнов
• Оптимизация производительности
• Code review
Требования• 3+ года в backend-разработке
• Python (FastAPI, Django) / Java / Go
• Опыт работы с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex)
• PostgreSQL, Redis, MongoDB
• Микросервисы, event-driven архитектура
УсловияВакансия опубликована 22 сентября, проверена 24.09.2026. Открыть оригинал.
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 160 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Казань.
Да, на 24.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе. Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, обучаем и переобучаем сотрудников, заботимся об их физическом и ментальном здоровье, помогаем достигать поставленных целей и развиваться в выбранном направлении. Мы делаем всё возможное, чтобы каждый сотрудник чувствовал заботу …
Открытых вакансий: 3438Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
Финфрейм · Москва
Исследовать новые проблемы машинного обучения. Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение. Анализировать данные, в особенности в части временных...
Зарплата не указана
Финфрейм · Москва
Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы. Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду. Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки...
Зарплата не указана
Банк ПСБ · Москва
Разработка AI‑агентов и ассистентов (чат‑боты, автоматизация процессов, аналитика). Декомпозиция бизнес‑требований в сценарии работы агентов (use cases, user...
Зарплата не указана
Банк ПСБ · Москва
Разрабатывать и внедрять флагманские решения на основе машинного обучения, генеративного AI и больших языковых моделей. Исследовать новые подходы и технологии...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Проектировать архитектуру автономных LLM-агентов под бизнес-задачи. Дообучать (fine-tune) фундаментальные модели (LLM/Vision) под специфику строительства и внутренних...
Зарплата не указана
VK · Москва
Миграция в целевую архитектуру данных. Реализация и систематизация ETL-процессов согласно требованиям. Оптимизация работы с данными для продуктовой аналитики.
от 568 000 ₽+384% к среднему
СБЕР · Москва
Наша команда занимается развитием системы по сопровождению проблемных активов юридических лиц и принятию решений по выбору стратегий урегулирования.
до 250 000 ₽
СБЕР · Москва
Разработка и развитие фирменного визуального стиля аналитических материалов по AI, технологиям и рынкам. Создание единой дизайн-системы и библиотеки шаблонов...
от 214 000 ₽+55% к среднему
СБЕР · Петропавловск-Камчатский
Развивать бизнес клиентов из закрепленной базы, подбирая решения от Сбера. Выезжать на переговоры к клиентам. Предлагать клиентам продукты, рекомендованные AI...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.
