2b:I[349676,["/_next/static/chunks/02vz48n8cwap-.js","/_next/static/chunks/0sionvc70biiq.js","/_next/static/chunks/3bygfz22w3i0w.js","/_next/static/chunks/3wpd2zkry5i8e.js","/_next/static/chunks/2ade0au5754aq.js","/_next/static/chunks/3jel_17z3a0ij.js","/_next/static/chunks/3d86yrwyuv975.js","/_next/static/chunks/1n1mxr3-c_w0c.js","/_next/static/chunks/34vs1gv113pnw.js","/_next/static/chunks/3v10_jx71pfon.js","/_next/static/chunks/1q9odia-s2_9l.js","/_next/static/chunks/2vrifspa7ucw5.js","/_next/static/chunks/0-qjmc7xa-77s.js","/_next/static/chunks/1xz2em9vwytgs.js","/_next/static/chunks/2tz46qsvdi4_s.js","/_next/static/chunks/0pj1uxlo662q1.js","/_next/static/chunks/2z2g8k34h_0u1.js","/_next/static/chunks/0eownduo8if6q.js","/_next/static/chunks/0o4cgbos3-_ll.js","/_next/static/chunks/4200ca8sor758.js","/_next/static/chunks/3-_4lshzcl0_b.js","/_next/static/chunks/1ki-susjhwxg5.js","/_next/static/chunks/3ody5wwiin-qp.js","/_next/static/chunks/1lrsvom8c5an3.js","/_next/static/chunks/1pg9b9s_o-pkl.js","/_next/static/chunks/2var-d5nnd5s-.js","/_next/static/chunks/29-j_je2zap9l.js","/_next/static/chunks/0l5b9tfk248iz.js","/_next/static/chunks/3tz_yh5n5pls7.js"],"default"] 29:["$","script",null,{"type":"application/ld+json","dangerouslySetInnerHTML":{"__html":"{\"@context\":\"https://schema.org\",\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Главная\",\"item\":\"https://www.workaem.com\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Вакансии\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Вакансии SQL\",\"item\":\"https://www.workaem.com/jobs/s/sql\"}]}"}}] 2c:T190d,X5 Group — российская розничная торговая компания, управляющая продуктовыми торговыми сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик», а также цифровыми сервисами «Vprok.ru Перекрёсток», 5Post, «Много Лосося» и медиаплатформой Food.ru. X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты. Каждый день мы показываем, что наши супермаркеты — на самом деле цифровой проект, в котором большое место занимают Big Data и Data-Driven подход. Мы в команде ad-hoc аналитики создаем новые ML-решения для бизнеса и докручиваем старые, занимаемся рисерчами, пишем интересные статьи и выступаем на конференциях, а также крутим AB-тесты в оффлайне и онлайне. Ты будешь работать в стриме оценки финансовой эффективности инвестиционных инициатив. Чем предстоит заниматься: • Делать дизайны и оценки нестандартных экспериментов через A/B (с обычными у нас платформа справляется). • Заниматься end-to-end разработкой методологий и инструментов для оценки эффектов в случае, когда классические A/B-тесты неприменимы. • Проводить полноценные рисерчи, чтобы применять лучшие инструменты в индустрии. • Писать интересные статьи по результатам выполненных задач и не только. Что ждем от кандидата: • Опыт работы в DS-сфере от 3-х лет. • Бэкграунд в Causal Inference / эконометрике (наука, учеба, работа). • Владение базовым финансовым аппаратом (EBITDA, IRR, NPV, ТЭО) и понимание логики построения финансовых моделей инвестиционных проектов. • Знакомство с современными подходами к анализу кросс-секционных и панельных данных (Doubly Robust Estimators (AIPW), DiD, TWFE, IV). • Умение писать чистый и структурированный код на Python, знаешь классические алгоритмы и структуры данных. • Знание SQL — умеешь строить оптимальные запросы, знакомство с Hadoop-стеком будет плюсом. • A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов). Мы предлагаем: • Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы. • Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»/ БЦ "Оазис". • Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00). • Возможность работать удалённо или в гибридном формате. • Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья. • Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое. • Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов. • Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от Java до DevOps. • Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge. Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!2d:T134a,Наша команда развивает современные цифровые продукты, применяет smart-модели прогнозирования, которые рассчитаны как для внутренних пользователей Сбера, так для внешнего рынка, с постоянно растущем количеством пользователей от 2 тысяч. Разработка ведется на различных ОС, в том числе и мобильных (iOS, Android). Продукты в сфере управления портфелем недвижимости, транспортным обеспечением, технологий умного офиса, и ряда услуг, делающих жизнь офиса комфортной для каждого сотрудника. Обязанности: • разработка прикладных программ (JAVA) • поиск наилучших решений совместно с дизайнерами и аналитиками • оценка трудоёмкости задач, участие в планировании; • написание unit-тестов • менторство (развитие tech skills) стажёров • взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile. Требования: • высшее образование • опыт работы в проектах по разработке/модификации/внедрению ПО от 5 лет • понимание цикла разработки, внедрения и сопровождения ПО (разработка, интеграция, тестирование, развертывание, мониторинг) • Знание системы сборки (Gradle, Maven) • практический опыт Java Core, JCF • практический опыт Spring Core, Spring MVC, Spring Data JPA, Spring AOP • понимание принципов Hibernate • опыт применения JUnit, Mockito или других фреймворков для Unit-тестов (тестирование, виды, зависимости) • знание технологий REST, XML, JSON, HTTP • практический опыт с Nexus, Bitbucket • логирование: какие зависимости, какие уровни, как использовать, сопутствующие технологии • понимание принципов и опыт применения SQL, PostgreSQL • Jenkins, Bash, Ansible, Docker, Linux, SSL, OpenShift • Spring security, oauth2, ролевая модель, методы конфигурации • OpenShift конфигурации (понимание работы, настройка основных сущностей в namespace) • понимание принципов и методологии DevOps, сборочного процесса (CI/CD) • знание основных методологий разработки программного обеспечения (Agile, Scrum) • опыт командной разработки с использованием трекер-систем (Confluence, Jira и т.п.) • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом • 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 офиc ул. Уральская, 1 • график работы: 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 • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.2e:T182a,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! Стань частью команды Сбера – лидера на рынке потребительского кредитования. Вместе создаём лучшие продукты и клиентский опыт. Наша цель – банк первого выбора для всех клиентов». Обязанности: • формирование запросов к базам данным, подготовка требований на построение витрин • аналитика клиентского портфеля/профиля • проведение описательного и диагностического анализа, построение дашбордов и отчётов • формулирование бизнес-гипотез с последующей проверкой на основе анализа данных • планирование исследовательской работы и представление результатов в понятной форме • взаимодействие со смежными подразделениями (бизнес, риски, маркетинг) для уточнения задач, формулирования гипотез, представления результатов и рекомендаций в понятной форме • оценка изменений в поведении клиентов до и после использования тех или иных продуктов и изменений процессов • визуализация данных, в том числе с использованием специализированных BI-инструментов, подготовка аналитических записок и презентаций • отработка Ad-Hoc запросов, консультации смежных команд • проведение R&D исследований на стыке бизнеса и рисков, поиск точек роста и лучших практик для их последующего внедрения. Требования: • высшее образование по направлению: прикладная математика статистика / ИТ /финансы • уверенный уровень владения Python/SQL и опыт работы с реляционными СУБД (Oracle, MS SQL, Greenplum) • уверенный уровень владения MS Office (Excel, работа со сводными таблицами, PowerPoint) • умение работать с большими объемами данных • знание основ математической статистики и понимание принципов АВ-тестирования • понимание банковских продуктов на уровне пользователя • знание Hadoop (hive, pyspark) • опыт работы с BI-средствами (Qlik sense, Power) • умение разрабатывать модели для решения задач кредитного риска, сегментации клиентов, прогнозирования продаж и др., • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки. Профессиональные навыки: • сильные аналитические навыки, умение строить выводы на основе больших массивов данных • умение готовить материалы, презентации и структурировать информацию • нацеленность на результат, системный подход к решению задач, тайм-менеджмент • способность работать в команде и в условиях многозадачности • способность принимать самостоятельные решения и нести за них ответственность • сильные коммуникационные навыки, настойчивость, умение аргументированно защитить позицию. Условия: • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.2f:Ta80,

Обязанности:

сбор, обработка и анализ финансовых данных (ЧКД, ЧОД) из хранилища данных;
подготовка план-факт анализа: сравнение фактических ЧКД/ЧПД с плановыми показателями и объяснение отклонений;
подготовка регулярных управленческих отчетов по динамике ЧКДи ЧПД. С детализацией по клиентам и продуктам;
формирование и анализ отчетности по продуктам для сегмента средний и малый бизнес в разрезе продуктов;
автоматизация отчетности с использованием SQL и BI;
взаимодействие с бизнес-подразделением, ИТ-подразделением по вопросам корректности источников данных;
подготовка Ad-hoc (оперативной) аналитики для руководства и бизнес-заказчиков.

Требования:

высшее образование (преимущественно в направлениях: финансы и кредит/ банковское дело /прикладная математика и информатика);
глубокое понимание природы ЧПД: знание структуры процентных доходов/расходов;
знание структуры ЧКД: Классификация комиссионных доходов по видам продуктов и услуг, понимание драйверов роста комиссий;
опыт работы в аналитическом подразделении Банка/Страховой компании от 3 лет;
высокий уровень самостоятельности в решении аналитических задач;
отличное знание MS Excel;
знание sql (сложные запросы);
умение анализировать данные, делать выводы;
высокий уровень развития коммуникативных навыков;
наличие опыта наставничества будет являться преимуществом.

30:T14d3,

Ozon Банк вышел за рамки экосистемы маркетплейса: мы создаем современные финансовые продукты для всех. Предлагаем кредиты не только продавцам Ozon, но и любым B2B-клиентам — от малого до крупного бизнеса. Наша цель — стать ведущим банком, который меняет правила игры на рынке кредитования юридических лиц.

Ищем Go-разработчика, который будет строить и масштабировать ядро системы управления займами. Наш продукт — система обслуживания займов, где важна каждая миллисекунда: расчёт графиков платежей с индивидуальными условиями, проведение платежей и операций, репортинг и аналитика для внутреннего использования и аудита.

Наш стек технологий: Go, PostgreSQL, Kubernetes, Docker, Kafka.

Как выглядит наш процесс разработки:

Практически каждая идея проходит этап бизнес-анализа, так как для нашего продукта существует много регуляторных требований
Фича-лид декомпозирует идеи на задачи для разработки. Он общается с бизнесом и помогает упростить разработку
Бизнес-оунер и бизнес-аналитики сопровождают идею на всём пути жизненного цикла
Менеджеры проекта помогают контролировать процесс

Вам предстоит:

Проектировать архитектуру и писать качественный код для системы, которая работает с реальными деньгами и масштабируется на всю страну
Автоматизировать сложные финансовые процессы: расчёты, учёт, интеграции с внешними платформами
Обеспечивать бесперебойную работу и точность выполнения операций до секунды
Улучшать продукт — делать его ещё удобнее для пользователей и эффективнее для нашего бизнеса

Для нас важны:

Опыт коммерческой разработки от 3 лет
Желание глубоко погрузиться в Go — опыт работы с этим языком программирования будет преимуществом
Понимание важности тестирования и умение писать тестируемый код
Опыт работы с базами данных и знание SQL
Знакомство с Linux-окружением

Почему это интересно для разработчика?

Высокие требования к надёжности (Reliability)

Система работает с деньгами. Не бывает лёгких багов. Любая ошибка — это прямые финансовые убытки или репутационные потери
Требования к производительности (Performance) и масштабируемости (Scalability)

Количество займов и операций растёт в геометрической прогрессии. Система должна выдерживать пиковые нагрузки — например, в день, когда у тысячи клиентов проходит списание или выплаты
Сложная бизнес-логика

Правила начисления процентов, списаний, учёта — это не просто CRUD. Это complex domain logic, которая постоянно усложняется
Важность точности (Accuracy)

В мире финансов каждая копейка должна быть на своём месте. В системе не может быть неучтённой суммы
Интеграции

Необходимо работать с множеством внешних API, часто с ненадёжными коннекшенами, обеспечивая при этом консистентность данных

31:T10fe,Giga.chat ищет продуктового аналитика, который прокачает наш AI-продукт до космических скоростей! Ты будешь копать вглубь данных, чтобы раскрывать инсайты о поведении пользователей, A/B-тестировать фичи и напрямую влиять на развитие одной из самых продвинутых LLM-платформ. Наш продукт — это не просто чат, а мощный инструмент, который помогает людям решать задачи с помощью искусственного интеллекта. Если ты живёшь данными, знаешь, как превращать метрики в действия, и хочешь делать продукт, которым будут пользоваться миллионы — добро пожаловать в команду! 🚀 Обязанности • Построение и развитие аналитики продукта, включая разработку дашбордов для ключевых сценариев и метрик. • Анализ данных, проверка гипотез и выявление закономерностей с использованием современных инструментов анализа данных. • Дизайн и проведение A/B-тестов для обоснования решений команды о внедрении новых функций. • Взаимодействие с разработчиками и аналитическими группами внутри компании и внешних подразделений относительно вопросов качества данных. Требования • Опыт работы аналитиком данных от 3 лет. • Глубокое понимание статистического анализа и теории вероятности. • Уверенный уровень владения SQL (PostgreSQL, ClickHouse), умение писать эффективные запросы. • Отличные навыки программирования на Python для обработки и анализа больших объемов данных. • Практический опыт организации и проведения A/B-тестирования, способность самостоятельно рассчитать продолжительность эксперимента, понимать концепции минимально детектируемого эффекта (MDE). • Владение системами контроля версий, такими как Git. • Опыт работы с любой BI-системой. • Навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом. • 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 рядом с м. Кутузовская. • Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия. • Корпоративный спортзал и зоны отдыха. • Система обучения для профессионального и карьерного развития. • Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи. • Льготная программа ипотеки для сотрудников. • Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров. • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.32:T120f,

Команда технического блока обеспечивает бесперебойную работу мобильной связи и интернета. А также занимается улучшением технологий и оборудования, чтобы обеспечить клиентов качественными услугами.

В команду технического блока приглашаем инженера по оптимизации радиосети.

Чем предстоит заниматься:

проводить траблшутинг и оптимизацию логических параметров сети RAN;
формировать рекомендации по улучшению качества сети;
тестировать и разрабатывать рекомендации по внедрению дополненного функционала;
подготавливать рекомендации по результатам анализа жалоб абонентов;
проводить оптимизацию топологии сети, анализировать плановые драйв-тесты, участвовать в проектах по рефармингу;
проводить работы по оптимизации RAN с использованием ПАК 2G/3G/4G + SON.

Что мы ждём от кандидата:

высшее образование в области электроники / радиотехники и систем связи / телекоммуникаций;
знание технологии функционирования систем сотовой и фиксированной связи, принципов построения и работы сети GSM, WCDMA, LTE, IP;
опыт оценки качества работы сети радиодоступа на основе статистических КПЭ и данных полевого драйв-тестирования;
знание особенностей функционирования основной линейки оборудования сети радиодоступа (Huawei);
навык работы с SQL запросами;
навык чтения технической документации на английском языке.

Что мы предлагаем:

оформление в штат компании;
совокупный доход: оклад + годовая премия;
график работы: 5/2, с 08.30 до 17.30 ( сб., вскр. и все государственные праздники - выходные дни);
ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию. А еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников;
страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы. Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях;
прием врачей общей практики в офисе. Консультация психологов и программа поддержки сотрудников;
отпуск 28 календарных дней + 3 дня за ненормированный рабочий день;
компенсация расходов на выбор сотрудника, например, на спорт, ипотеку или питание. Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС;
мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети;
собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучения для карьерного развития.

# Радиосвязь # Радиосеть # SQL # 2G # 3G # 4G

33:Td61,Крупный российский банк с одним из крупнейших в стране массивов поведенческих и транзакционных данных и развитой экосистемой — финансовые продукты, маркетплейс, лайфстайл-сервисы, нефинансовые направления, корпоративные платформы. Продуктовая аналитика — самостоятельное направление с командой 500+ и зрелой методологической базой. О роли. Открыто несколько стратегических управленческих позиций — от платформенной аналитики до продуктовых вертикалей и кредитных направлений. Команды 10–40+ человек, лиды в подчинении, прямой репортинг C-level. Уровень — Head of Analytics / CDO направления. Основные задачи: • развивать или трансформировать аналитические направления уровня экосистемы и платформ • превращать большие массивы поведенческих и транзакционных данных в продуктовые решения, влияющие на ретеншен, LTV и эффективность кампаний • ставить и решать задачи на стыке аналитики, ML и продукта: рекомендательные системы, персонализация, uplift, causal inference • формировать стратегию направления и продавать её на уровне C-level: продукт, бизнес, риски • развивать команду: дизайн оргструктуры, найм, развитие лидов Ожидания от кандидата: • 6+ лет руководства командой продуктовой аналитики или Data, в том числе командами от 15 человек • опыт работы со стейкхолдерами C-level и защиты своей позиции • глубокое понимание продуктовых метрик, A/B-тестирования, causal inference • сильные харды: SQL, Python, уверенное понимание DA, DS, ML • опыт внедрения AI/ML и дата-продуктов в продуктовые процессы • стратегическое мышление и навык построения процессов с нуля • умение челленджить продуктовую команду, чтобы аналитика не превращалась в калькулятор Что предлагаем: • прямой репортинг C-level, реальное влияние на стратегию направления • гибридный график, офис в Москве • ДМС, корпоративные бенефиты, развитое профессиональное сообщество • компенсация — индивидуально под профиль и зону ответственности34:T1847,Сбер реализует масштабный проект по разработке нового продукта класса ERP для расчет заработной платы. Проект полного цикла от подготовки требований до внедрения и сопровождения. Создание нового конкурентного продукта на современном технологическом стеке! Мы молодая и энергичная команда: Потоки данных, кластера Расчета зарплаты. Подбираем кандидата для проработки сервиса витрины результатов расчета зарплаты. Глобальная задача: создание нового продукта для расчета зарплаты и замещение вендорского решения SAP HCM Обязанности: • Сбор, анализ, формализация и декомпозиция бизнес-требований к продукту • Разработка функциональных (ФТ) и нефункциональных (НФТ) требований, написание спецификаций • Проектирование моделей данных (ERD) и API-контрактов (OpenAPI/Swagger) • Описание логики работы REST API, протоколов обмена данными и механизмов обеспечения безопасности • Формализация требований к работе с данными (PostgreSQL, ClickHouse, Hadoop, Spark): структуры БД, ETL/ELT-процессы, требования к производительности запросов • Самостоятельное построение сложных SQL-запросов • Постановка задач команде разработки, участие в оценке трудоемкости бэклога • Участие в функциональном тестировании, приемке функционала и разборе дефектов совместно с QA • Ведение базы знаний, поддержка документации в актуальном состоянии (Confluence) • Взаимодействие со смежными командами архитектуры, инфраструктуры и бизнеса; проведение встреч и воркшопов. Требования: • Опыт работы системным аналитиком от 3 лет в заказной разработке или финтехе; • Глубокое понимание жизненного цикла разработки ПО (_SDLC_) и гибких методологий (_Agile_, _Scrum_); • Уверенное владение нотациями моделирования: UML (Sequence, Activity), ERD; • Практический опыт написания технических заданий, спецификаций API (OpenAPI/Swagger) и описания интеграционных взаимодействий; • Знание принципов построения микросервисной архитектуры, брокеров сообщений (Kafka/RabbitMQ) и паттернов интеграции; • Понимание устройства реляционных СУБД (PostgreSQL): шардирование, партиционирование, блокировки, индексы, умение читать планы запросов (`explain`); • Экспертное знание SQL, уверенное построение сложных запросов: оконные функции (_Window Functions_), _CTE_, вложенные подзапросы, оптимизация планов выполнения (_EXPLAIN ANALYZE_); • Навык самостоятельного проектирования многотабличных витрин данных и представлений (_Views_) для потребителей отчетности и аналитики; • Владение инструментами управления задачами и документацией: Jira, Confluence; • Опыт работы с Git / BitBucket, понимание процессов CI/CD (Jenkins). Будет плюсом: • Опыт работы с Big Data стеками (ClickHouse, Hadoop, Spark) — постановка задач на обработку больших объемов данных; • Опыт миграции с зарубежных ERP-систем (в частности, SAP HCM Payroll); • Знание предметной области «Расчет заработной платы» и кадрового учета; • Базовое понимание Java/Spring Boot для более глубокой технической проработки решений. Условия: • Комфортный офис г. Москва, Варшавское шоссе, 9 стр. 1Б; • Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид; • Ежегодный пересмотр зарплаты и 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; • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.35:Tef6,Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов. Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год. И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Classic ML Data Scientist. Обязанности: • строить ML модели на основе различных данных: табличные, графовые, NLP, GEO, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.) • писать production код и выводить его в ПРОМ • улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде • выдвигать data-driven гипотезы/предложения для запуска новых механик, а также поиск инсайтов в данных. Требования: • глубокое знание классического ML • понимание основных Deep Learning подходов • продвинутое знание SQL • отличное знание Python • понимание и опыт АB-тестирования. будет плюсом: • понимание специфики разработки ML-технологий, начиная с формулировки бизнес-проблемы, заканчивая выведением на регулярную основу в прод • опыт решения задач ранжирования или Real Time Bidding • опыт работы с Pyspark, Greenplum. Условия: • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская • офисный формат работы • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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 • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.36:T1378,«История операций» — это один из самых высоконагруженных и посещаемых экранов в приложении. Наша цель — превратить сухие строчки чеков в умную, интерактивную ленту. Мы внедряем LLM, чтобы пользователь мог общаться со своими финансами на естественном языке, получать моментальные умные инсайты, автоматические теги и персонализированную аналитику расходов. Обязанности: • Разрабатывать и внедрять ИИ-агентов (LLM Agents): проектировать логику рассуждений агентов на базе GigaChat, обучать и дообучать модели (Finetuning, LoRA/QLoRA), настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи банкинга. • Проектировать и обучать классические ML-модели: разработать точечную ML-модель для анализа транзакционных и табличных данных (классификация, кластеризация или скоринг) для обогащения контекста агента. • Строить RAG-системы: проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным финансовым логам, чекам и документам пользователя. • Анализировать и дорабатывать корзину запросов: оценивать результаты ответов агентов на предмет качества и ошибок, согласовывать метрики (Guardrails, Ragas), защищать подходы перед бизнесом и показывать ценность данных на понятном языке. • Обеспечивать надёжность и оптимизировать воркфлоу: минимизировать задержки (latency) ответов, настраивать мониторинг внедрённых решений и контролировать траекторию поведения агента, полностью исключая галлюцинации в продакшене. Требования: Наш идеальный кандидат • Имеет опыт в LLM от 2-3 лет: запускал языковые модели в продакшн (Transformers, BERT, GPT-подобные архитектуры). • Мастерски владеет Python: знает библиотеки PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex. • Понимает специфику работы с LLM: умеет эффективно настраивать Prompt Engineering, оптимизировать инференс (vLLM, TensorRT-LLM) и оценивать качество генерации (Ragas, TruLens). • Обладает базой в классическом машинном обучении: понимает алгоритмы Classic ML, умеет работать с табличными данными и признаками (CatBoost / LightGBM / Scikit-learn). • Дружит с Big Data: уверенно пишет сложные запросы на SQL (Hive/Spark) для подготовки датасетов. Условия: Почему это вакансия-мечта • Масштаб и влияние: ваш код и обученные модели будут работать в смартфонах каждого второго жителя страны. • Топовый стек и ресурсы: доступ к мощным суперкомпьютерам Сбера для обучения крупнейших моделей. • Минимум бюрократии: мы работаем по гибким методологиям внутри сильного DS-сообщества. • Забота и бенефиты: конкурентная белая зарплата, годовые бонусы, ДМС • Тренажерный зал (работает даже сейчас) • Современный IT-офис с пуфами, игровыми зонами и т.д. • Умопомрачительные виды на Москву Профильное обучение, митапы, конфы, воркшопы внутри и вне компании Если вы хотите быть у истоков создания принципиально новой, умной истории операций — давайте создавать будущее финтеха вместе!37:T7aa,

Обязанности:

развитие системы RUN аналитики по клиентской базе Блока СМБ;
разработка (на SQL) новых отчетов и BI-дашбордов, поддержка существующей системы отчетности по клиентам СМБ;
постановка задач в команды Change на автоматизацию отчетов и создание новых метрик для развития системы аналитики СМБ;
поиск паттернов поведения клиентов на основе большого объема аналитических и сырых данных;
визуализация метрик, формирование выводов и предложений на основе проведенного анализа;
создание системы проверок витрин-источников под отчетность и отчетных витрин;
отработка ad-hoc запросов по вверенному направлению аналитики.

Требования:

опыт анализа продуктов, процессов, клиентов или направлений бизнеса в Банке (по клиентам ЮЛ / МСП – приоритет);
опыт работы с базами и большими массивами данных, навыки структурирования информации;
самостоятельность в решении аналитических задач;

приветствуется знание бизнес-процессов Банка и продуктовой линейки;
уверенное владение SQL.

38:Tc6a,Коротко о компании В ИТ‑командах банка ПСБ и дочерней ИТ‑компании ПСБ Лаб уже более 4000 сотрудников. Мы разрабатываем и внедряем финтех-продукты и приложения для клиентов, сопровождаем сложные ИТ‑системы банка и входим в тройку цифровых банков России Задачи • Разработка, поддержка и сопровождение программного обеспечения. • Знание английского языка — чтение технической литературы. Требования • Умение читать и понимать чужой код, производить рефакторинг. • Опыт анализа и проектирования программных решений. • Уверенное знание C# и платформы .NET. • Понимание принципов ООП. • Знание основных паттернов проектирования. • Опыт работы с Git, Jira. • Опыт работы с реляционными базами данных (MS SQL Server, PostgreSQL). • Умение оценивать объем работ. • Умение производить контроль исполнения сроков по работе. Условия и бенефиты • Официальное оформление в соответствии с ТК РФ. • График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00, сокращённый рабочий день по пятницам до 16:45. • Конкурентный уровень дохода. • Доплата к отпуску и больничному листу. • «Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет». • Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей. • Материальная поддержка в определённых жизненных ситуациях. • Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников. • Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения. • Корпоративная паритетная пенсионная программа. • Реферальная программа для сотрудников: приведи друга и получи до 30 000 рублей.39:T12d7,Наша цель — стать самым рекомендуемым банком. Мы доверяем строить лучший банк тем, кто готов действовать и отвечать за результат. У нас амбициозные задачи, высокая автономность и комфортная среда, основанная на ценностях. Команда отвечает за полный цикл привлечения новых клиентов — от первого взаимодействия с лендингом до первой оплаты по карте. Работаем над тем, чтобы путь клиента от первого контакта до первого использования продукта был максимально простым и соответствовал его ожиданиям. У нас открыта позиция аналитика данных, который поможет нам вместе достичь это цели! Обязанности старшего аналитика данных • Анализ воронки онбординга и активации: от заявки до первой оплаты, выявление узких мест и точек роста (конверсия, скорость, drop-offs). • Проектирование и контроль ключевых продуктовых метрик. • Формулирование и приоритизация гипотез вместе с продуктом, предложения по улучшению сценариев и интерфейсов. • Планирование, запуск и анализ A/B-тестов (анкета, скоринг, лимиты, коммуникации). • Создание и поддержка дашбордов (DataLens/аналог) для продукта и операционной команды: воронки, SLA, нагрузка, когорты. • Работа с данными в DWH (ClickHouse / Greenplum): написание сложных SQL-запросов, построение и документирование витрин. • Использование LLM и агентного подхода для автоматизации: генерация черновиков SQL, описаний экспериментов, рутинной аналитики. • Взаимодействие с инженерами и платформенной командой для улучшения контекстного слоя и качества данных. Старший аналитик данных • Имеет опыт в продуктовой/дата-аналитике от 3 лет; опыт в финтехе, банке или high-volume проектах — преимущество. • Знает SQL: уверенное использование JOIN, CTE, оконных функций, оптимизация под большие данные. • Владеет продвинутым уровнем Python для анализа, автоматизации и визуализации. • Имеет опыт работы с BI-инструментами (DataLens, Power BI, Tableau и др.). • Обязателен опыт анализа воронок онбординга/активации, A/B-тестирования, расчёта статистической значимости. • Обладает опытом работы с LLM и агентами — преимущество (генерация SQL/описаний, автоматизация аналитики). Бенефиты для сотрудников • Возможность строить лучший онбординг на рынке на стыке продукта, данных и LLM-агентов. • Работа в сильной, экспертной команде. • Развитие культуры данных и аналитики в банке. • Культура открытости, поддержки и взаимопомощи. • Широкие возможности для обучения: корпоративные программы и оплата внешних курсов. • ДМС со стоматологией с первого дня, доплата по больничным, скидки на продукты банка и партнёров (отели, рестораны, курсы). • Гибридный формат работы: современный офис рядом с метро (кафе, зоны отдыха, фитнес, врач), гибкий график, нет дресс-кода.3a:T9f6,Задачи: • Анализ потребностей (исследования, стратегия бизнеса, метрики, OKR) • Разработка стратегии развития продукта, определение ключевых метрик успеха и их отслеживание • Формирование требований к продукту, проработка пользовательских сценариев • Создание бэклога задач и управление приоритетами • Взаимодействие с командой разработки, дизайна, аналитики для обеспечения своевременного выполнения задач • Тестирование новых функций, прототипирование, проведение A/B-тестов, UX-тестов • Формирование отчётности, ведение дашбордов, презентация результатов работы на уровне компании Требования: • Опыт создания и развития продуктов или сервисов от двух лет (подтверждённые кейсы) • Умение самостоятельно выявить потребность, сформулировать гипотезы и критерии проверки, провести анализ и оформить результат • Понимание процессов разработки IT-продукта • Технический бэкграунд и хорошая ориентация в работе мобильных устройств, API, понимание принципов работы frontend, backend, баз данных, базовые знания SQL, Figma • Отличные коммуникативные навыки и способность эффективно взаимодействовать с разными командами • Аналитический склад ума и умение работать с данными • Опыт составления пользовательской и технической документации Будет плюсом: • Опыт в платёжных сервисах или сервисах с транзакционной моделью монетизации продукта • Знание принципов работы основных платёжных методов3b:T10b5,

Вакансии SQL

Senior Data Scientist (Внепродуктовая аналитика)

Продуктовый аналитик (Junior)

Middle Java разработчик (Сервисы и безопасность)

Руководитель направления по исследованию данных

Финансовый аналитик клиентской базы

Senior Data Scientist (Разработка AI-решений БСР)

Старший Go-разработчик, Обслуживание займов

Продуктовый аналитик (Gigachat)

Ведущий инженер RAN

Head of Product Analytics / CDO

Системный аналитик ( команда Потоки данных. Результаты расчета)

Дата-аналитик в команду медийной рекламы

Middle/Senior Data Scientist (команда Лояльность)

Data Scientist (LLM & ML) в команду «История операций» СберБанк Онлайн

Эксперт/Директор развития системы бизнес-отчетности и аналитики клиентской базы СМБ

C#/.NET-разработчик

Старший аналитик данных

Менеджер продукта

Middle Data Analyst (Трайб «Развитие сервиса в каналах»)

Senior системный аналитик (Fair Pricing)

Похожие подборки