Мы - команда, создающая **комплексную систему противодействия мошенничеству** и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты **собственной разработки** для:

* Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек)

* Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт

* Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений

* Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой

Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу:

* AI-решения для глубокого анализа данных

* Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы

* Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов

* Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов

* RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями

* Наш передовой технологический стек:

* Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL

* Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink

* Вackend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp)

* Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet

* AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant)

* QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure

* DevOps - Docker, Helm, Jenkins

Обязанности

* Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки

* Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence

* Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций

* Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных

* Участие в полном цикле разработки и внедрения

Требования

* Статус студента 3-5 курса, готовность выделять на стажировку минимум 30 часов в неделю в офисном формате

* Понимание жизненного цикла разработки ПО и роли системного аналитика в данном процессе

* Умение быстро погружаться в исследуемую область

* Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы

* Базовые знания SQL: понимание принципов реляционных баз данных, умение писать SQL-запросы различной сложности

* Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API

* Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать

* Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий

* Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды

Будет плюсом

* Опыт проектирования логической и физической моделей данных

* Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.)

* Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps

* Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka)

* Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j)

* Опыт проектирования логической и физической моделей данных

Условия

* Экспертизу на стыке больших данных, backend- и frontend- разработки, AI и безопасности, которую невозможно получить в типовых IT-проектах

* Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды

* Сплоченную команду, работающую над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать

* Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам

* Стабильную заработную плату и годовой бонус

* Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом