Sberloga Jobs
前往频道在 Telegram
1 993
订阅者
+124 小时
+17 天
+230 天
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+3
在0个频道中
五月 '26
+14
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+27
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+22
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+8
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+25
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+9
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+26
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+34
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+19
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+12
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+9
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+8
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+21
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+48
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+16
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+35
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+15
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+15
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+35
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+60
在1个频道中
Get PRO
八月 '24
+31
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+25
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+23
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+32
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+78
在2个频道中
Get PRO
三月 '24
+32
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+36
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+35
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+20
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+17
在1个频道中
Get PRO
十月 '23
+35
在1个频道中
Get PRO
九月 '23
+32
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+70
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+14
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+42
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+28
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+17
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+26
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+19
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+8
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+9
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+23
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+30
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+27
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+97
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+23
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+39
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+53
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+30
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+42
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+72
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+123
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+179
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+163
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+50
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+76
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+118
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+160
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+105
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+30
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+102
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+490
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 11 六月 | 0 | |||
| 10 六月 | +1 | |||
| 09 六月 | 0 | |||
| 08 六月 | +1 | |||
| 07 六月 | 0 | |||
| 06 六月 | 0 | |||
| 05 六月 | +1 | |||
| 04 六月 | 0 | |||
| 03 六月 | 0 | |||
| 02 六月 | 0 | |||
| 01 六月 | 0 |
频道帖子
Repost from RnD ML Team
🚀 One Day Offer RnD ML
Мы проводим One Day Offer, где кандидат может пройти буквально одно техническое собеседование и получить оффер за один день. На этот раз мы ищем AI-исследователей с опытом от 3 лет.
Дата: 6 июня 2026. Участники познакомятся с командой, пройдут технические секции и финальные интервью с лидами.
🔬 Что предстоит делать
— Исследовать и внедрять мультимодальные архитектуры (image, video, text, audio)
— Разбираться с RL-подходами для обучения reasoning-моделей
— Быстро воспроизводить идеи из свежих статей и интегрировать их в командные проекты
— Обучать LLM, VLM, VLA (Robotics) на GPU-кластерах Банка
— Улучшать существующие пайплайны и доводить результаты до PoC / пилотов
🗓️ Как будет выглядеть день
10:00 — презентация команды
10:30 — технические секции
12:00–17:00 — финалы с командой
18:00 — обратная связь
📍 Формат работы: удалёнка по РФ или гибрид в городах присутствия
🎁 Что предлагаем
— Конкурентная компенсация (оклад + премии)
— ДМС с первого дня + страховка от НС и тяжёлых заболеваний
— Социальная поддержка, матпомощь, корпоративная пенсионная программа, пониженная ипотечная ставка
— Дисконты от партнёров, бесплатный фитнес
— Доступ к внешнему и внутреннему обучению, семинарам, конференциям, корпоративной библиотеке
📎 Как участвовать
Подать заявку, пообщаться с рекрутером и получить приглашение.
Регистрируйся! 🤗
#найм #rndml
| 2 | 🔥Присоединяйся к Sber AI Lab: новые проекты в EdTech, HR, агентах для бизнеса и LLM-инференсе
Работай над продуктами и исследованиями в области LLM и агентных систем.
EdTech - одно из направлений, где мы:
🔘создаём агентов для учеников и учителей,
🔘инструменты проверки заданий и генерации контента.
🔘проект сочетает LLM (RAG, агенты, fine‑tuning) с задачами OCR, document understanding и оценкой качества генераций.
⚡️расширяем команду и ищем:
➡️Senior Data Scientist / AI Researcher в команду ИИ в образовании
Что делать:
🔘разрабатывать LLM‑агентов и RAG для учебных сценариев; решать OCR и document understanding (структура учебников, обработка PDF/изображений);
🔘настраивать multi‑agent оркестрацию (LangGraph, LangChain, schema‑guided pipelines);
🔘экспериментировать с GigaChat, Gemini, Qwen и др.;
🔘проводить fine‑tuning (instruction‑tuning, adapters, LoRA, SFT);
🔘строить метрики и evaluation pipeline.
🔘Нужен: практический опыт от 3 лет в NLP/LLM/агентах.
Актуальные вакансии в других командах:
➡️LLM Engineer / Inference Engineer в команду развитие OpenSource технологий
🔘Обучать LLM на GPU-кластерах, доводить модель до продакшена, выжимать максимум из инференса.
🔘Нужен: практический опыт обучения LLM, Python от 3 лет, distributed training.
➡️Middle/Senior ML Engineer в команду GenAI для HR
🔘Строить прикладных AI-агентов для HR-направления.
🔘Нужен: практический опыт вывода в прод агентов или LLM-решений.
➡️ML Engineer в команду ИИ агенты и оптимизация
🔘Придумывать новые алгоритмы, проверять гипотезы, писать статьи A*/Q1.
🔘Нужен: сильный Python, PyTorch, опыт с LLM и агентами.
➡️ML Engineer в команду ИИ-агенты для бизнеса
Проект: разработка ассистента руководителя для автономного решения рутинных задач.
Разрабатывать NLP и мультимодальные пайплайны, RAG-системы, создавать ИИ-агентов и мультиагентные системы.
Нужен: сильный Python, опыт в разработке агентов, понимание всех этапов вывода агентов в промышленную эксплуатацию.
📍Москва, Кутузовский проспект, гибрид.
💚Если хотите строить LLM-решения, которые реально работают в продуктах - ждём ваш отклик.
#job #вакансии
✈ @sb_ai_lab | 440 |
| 3 | Обновления в нашем боте Smart_MatchBot! 🚀
Небольшой анонс о боте которого я делал в свободное время для мониторинга вакансий
Новые возможности:
1️⃣ 💬 Команда /feedback
Теперь вы можете делиться своим мнением и предложениями через новую команду /feedback. Просто напишите /feedback и ваш текст, и я обязательно его прочитаю
2️⃣ 📄 Подача резюме как запрос
Хотите найти работу по своему резюме? Теперь вы можете просто отправить PDF/DOCX/DOC файл резюме в бот, и он автоматически создаст профиль поиска на основе последней позиции и задач
3️⃣ ✏️ Свободное редактирование запросов
Теперь вы можете редактировать свои запросы в свободной форме. Напишите, что именно вы хотите изменить в своем профиле, и бот применит ваши правки к текущему запросу.
4️⃣ 🔍 Улучшенный поиск
Полностью переработали алгоритм поиска вакансий:
- Поиск теперь более строго фильтрует по предлагаемой сумме и локации/формату работы
- Добавлен реранкер кандидатов вакансий
Теперь бот еще точнее подбирает вакансии, которые действительно соответствуют вашим ожиданиям
👉 Попробовать можно тут:
https://t.me/Smart_MatchBot
Напишите о своих пожеланиях и фидбек, буду рад за обратную связь ❤️ | 764 |
| 4 | 🔥Sber AI Lab расширяет команду
Мы усиливаем команду разработчиков агентов для ключевых бизнес процессов.
➡️ Middle/ Senior NLP Data Scientist
Что делать: Проектировать LLM- и агентные решения для банковских сценариев (от задачи до продукта). Разрабатывать архитектуру AI‑агентов: оркестрация, tool use, retrieval, memory, multi‑step workflows, guardrails.
Стек: Python, 3+ года NLP/LLM, трансформеры, опыт создания агентных систем. Плюсом: RAG, векторные БД, асинхронность.
➡️ Middle/ Senior ML Engineer
Что делать: оптимизировать инференс LLM и RAG, доводить прототипы до production‑ready кода, деплоить, настраивать CI/CD, мониторинг, интеграцию с API, БД, Kafka.
Стек: Python 3+ лет, прод агентных систем (LangGraph и др.), опыт с RAG, векторными БД, асинхронностью, Docker, OpenShift, GitLab.
📍Москва, Кутузовский проспект (гибрид)
🚀 В Sber AI Lab мы решаем сложные задачи, пробуем себя в новых ролях и постоянно развиваемся.
🔆Если это для вас — ждём отклик!
✈️ @sb_ai_lab
#job #вакансии | 0 |
| 5 | 🔥Sber AI Lab - Центр практического ИИ Сбера разрабатывает и внедряет AI-решения в ключевые бизнес-процессы банка. Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.
Мы усиливаем команду разработчиков агентов для ключевых бизнес процессов.
➡️ Middle/ Senior NLP Data Scientist
Что делать: Проектировать LLM- и агентные решения для банковских сценариев (от задачи до продукта). Разрабатывать архитектуру AI‑агентов: оркестрация, tool use, retrieval, memory, multi‑step workflows, guardrails.
Стек: Python, 3+ года NLP/LLM, трансформеры, опыт создания агентных систем. Плюсом: RAG, векторные БД, асинхронность.
➡️ Middle/ Senior ML Engineer
Что делать: оптимизировать инференс LLM и RAG, доводить прототипы до production‑ready кода, деплоить, настраивать CI/CD, мониторинг, интеграцию с API, БД, Kafka.
Стек: Python 3+ лет, прод агентных систем (LangGraph и др.), опыт с RAG, векторными БД, асинхронностью, Docker, OpenShift, GitLab.
📍Москва, Кутузовский проспект (гибрид)
🚀 В Sber AI Lab мы решаем сложные задачи, пробуем себя в новых ролях и постоянно развиваемся.
🔆Если это для вас — ждём отклик!
#job #вакансии @sb_ai_lab | 731 |
| 6 | В связи с расширением моей команды по разработке автономных универсальных ИИ-агентов в Сбере ищу сотрудников!
Чем мы занимаемся:
— Разрабатываем AI-агенты с адаптивным поведением и полной автономией — они самостоятельно решают задачи, учатся на данных и масштабируются в реальных сценариях (проектирование ядра агента, работа с «глубокими агентами», внедрение самообучающих петлей, построение мультиагентных систем)
— Создаем инструменты для развертывания и мониторинга моделей — от бесшовного деплоя в продакшен до автоматизированного отслеживания производительности, ошибок и оптимизации
Кого ждём:
🔘Middle/Senior AI Agent Engineer (Python)
Минимальный стек:
— Python 3.10+ (async, LangChain/LangGraph — StateGraph, чекпоинты, стриминг)
— LLM-провайдеры (OpenAI, Anthropic, OpenRouter), tool use, MCP для API/OAuth2
— Memory/RAG: векторные БД (Qdrant, Milvus, PGVector), гибридный поиск, факт-извлечение
— Мультиагенты: оркестрация (CrewAI-подобные), циклы восприятие→действие→рефлексия, самообучение
— Файловые системы как контекст-менеджеры, Docker, облака (AWS Bedrock, Azure)
— Безопасность: sandbox, safety-агенты, откат, белые списки, аудит
Must have:
— 3+ года Python (промышленный async)
— LangChain/LangGraph + RAG/векторные БД
— Промпт-инжиниринг (system-промпты уровня Claude), tool calling
— Знание LLM-архитектур, способов расширения моделей, принципов обучения/файнтюнинга
— Опыт мультиагентных систем и самообучающихся петель
Опыт: 3+ года
🔘Backend (Java/Python)
Минимальный стек:
— Java 17+ (Spring, JPA, Security, WebClient) или Python 3.10+ (FastAPI/Django, DRF, async)
— REST API, транзакции, индексы, N+1, очереди, таймауты
— JWT/OAuth2, базовая безопасность, CI, контейнеры, K8s (basics)
— Логи, метрики, трассы — чтобы ловить проблемы по следам
— Unit + интеграционные тесты, code review, контракты
Опыт: 2–3 года
🔘Full-stack Frontend (React + Node.js)
Минимальный стек:
— React + TypeScript
— Любой стейт-менеджер (Effector / Redux / Zustand / MobX / Vuex)
— Node.js (Express/NestJS) + REST API
— MongoDB / PostgreSQL, JWT/OAuth
— Git, CI/CD, Docker, Vite/Webpack, Jest/Cypress
Будет плюсом: Next.js, оптимизация, SEO, WebSockets, облака (AWS/GCP/Azure)
Опыт: 2–3 года
➡️ Откликаться: @emilfrolov | 0 |
| 7 | Университет Иннополис – Срочно требуется биостатистик/биоинформатик
Описание:
Ищем специалиста для работы с генетическими и фенотипическими данными, разработки и внедрения BLUP-моделей для оценки EBV/GEBV. Работа включает обработку больших наборов данных, анализ наследуемости признаков и поддержку селекционных программ.
Требования:
Опыт в биостатистике, генетике или биоинформатике
Знание R, Python или специализированных генетических пакетов
Понимание методов BLUP и геномного отбора
Умение работать с большими данными
Обязанности:
Анализ фенотипических и генотипических данных
Построение моделей BLUP для оценки племенной ценности
Подготовка отчетов и визуализаций результатов
Пишите
@kvikk_ruskinkot | 0 |
| 8 | 💸 Куплю ML-команды 💸
Компания: Sber-AI
Локация: Москва (гибрид/удаленка)
Вилка: 400–800K/rub в зависимости от скиллсета конкретных инженеров в команде
Направления:
— Омнимодальность и VLA (Robotics)
— Альтернативные архитектуры LLM
— Нативный войсмод и редактирование речи/музыки
— Омнимодальный и латентный ризонинг
— Компьютер оператор и обучение в средах
Подробнее: https://t.me/rndml_team/345
Контакт: @hukenovs
#вакансия | 0 |
现已上线!2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
