Frontend Team lead (команда KSS)

Описание вакансии

Сегодня практически во всех процессах Сбера используются модели искусственного интеллекта, которые помогают принимать бизнес-решения и предоставлять клиентам уникальные сервисы.

Чтобы делиться и переиспользовать эти модели была создана платформа Knowledge Sharing System. Система позволяет любому сотруднику Сбера в 2 клика найти подходящую модель, развернуть в среде разработки, при необходимости доработать и без дополнительных "приседаний" внедрить в свой бизнес-процесс. Также доступна возможность обращения к платформе по API и автоматического запуска всех релевантных пайплайнов на датасете пользователя.

Цели которые мы перед собой ставим — повышение степени переиспользования готовых решений, снижение T2M моделей, повышение качества моделей за счет использования лучших решений в Банке. В качестве далеко идущих планов — создание на базе "Knowledge sharing system" площадки для внутренних и внешних соревнований (а-ля "Kaggle").

Обязанности

• участие в разработка solution-архитектуры системы
• управление командой
• постановка и контроль исполнения задач
• сode review
• развитие команды
• взаимодействие с тестировщиками и product-менеджерами: описание и оценка задач, обеспечение взаимодействия членов команды
• разработка нового функционала (вы являетесь "играющим тренером")
• написание Unit и интеграционных (авто) тестов
• рефакторинг ранее написанного кода (рефакторинг как в процессе внедрения новых фич, так и отдельные задачи по рефакторингу)
• исправление ошибок
• участие во всех командных мероприятиях (планирование, ретроспектива, stand-up, демо).

Требования

• экспертный уровень знаний JS, Typescript, React.JS и базовых фреймворков
• HTML, CSS, LESS / SASS, SVG
• опыт работы со State библиотеками
• умение дебажить код
• понимание асинхронной модели кода
• понимание микросервисной архитектуры
• умение работать с Git
• опыт написания Unit-тестов для React.JS
• знание OpenAPI
• понимание специфики backend-разработки, опыт написания server-side приложений для любом из языков программирования
• хороший уровень знания SQL — написание запросов средней сложности (например, знать что такое оконные фунции), уметь читать план запроса
• опыт работы с СУБД (Oracle, Postgres, MySQL)

Плюсом будет:

• 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

• работа в современном и комфортном офисе рядом с метро Василеостровская, Приморская, Спортивная
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• льготная ипотека для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.