Middle · Офис · Москва, Россия · Английский не нужен
Навыки
AI-агенты
AI-инструменты в работе
Самостоятельность
Big Data
Решения на данных
EdTech
Hadoop
Ещё 12
HBase / Hive
LLM
Machine Learning
MLOps
NLP
NumPy
Pandas
Проактивность
Python
PyTorch
scikit-learn
Spark
О компании и продукте
28 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Задачи
разработка и внедрение современных моделей машинного обучения для рекомендательных систем, AI-агентов и связанных AI-сервисов, включая задачи NLP, предиктивной аналитики и генеративного ИИ
исследование и реализация решений на базе архитектур Transformer/Attention для обработки и анализа текстовых данных, извлечения сущностей, векторизации и reasoning
проектирование масштабируемых MLOps-процессов для обеспечения стабильной работы моделей в продакшене
интеграция создаваемых решений со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами
анализ больших массивов данных, выявление инсайтов и формирование data-driven рекомендаций для развития сервисов
ведение экспериментов по оптимизации агентов и рекомендательных моделей, мониторинг и улучшение их качества
Требования
не менее 3 лет в области машинного обучения, реализованные и внедренные решения
опыт решения задач с использование агентов и LLM, включая интеграцию и настройку AI-агентов, кастомизацию под бизнес-задачи
отличное владение Python, знание основных data science-библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-learn, LangGraph), уверенное знание PyTorch, опыт написания продакшен кода
опыт работы с Big Data-стеком (Spark, Hadoop, Hive), умение строить и оптимизировать пайплайны обработки больших данных
базовые знания и опыт в области MLOps (развёртывание и управление моделями машинного обучения в продакшене)
сосредоточенность на результатах и развитии профессионального роста, проактивность и самостоятельность в решении задач
Будет плюсом
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
современный IT-офис на Кутузовском проспекте 32
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
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 25 дней назад
Среди похожихНет данных78 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыОфисвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · дата неизвестна
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%