Chief Data Scientist

Навыки

• AI-агенты
• Аналитическое мышление
• Самостоятельность
• Анализ данных
• EdTech
• Дообучение моделей
• Лидерство

О компании и продукте

• 20 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Наша команда занимается созданием инструментов и решений для внутренней безопасности на базе AI: разработка и развитие AI-агентов, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг.
• Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая AI-агентами.

Задачи

• стратегическое лидерство DS-направления: поиск, оценка и внедрение новых технологий (ML/DL/LLM, агенты), формирование технологического видения развития AI в подразделении
• договариваться со смежными командами и партнёрами внутри блока и банка: защищать интересы направления, выстраивать эффективный обмен подходами и решениями, согласовывать приоритеты и ресурсы без потери качества
• отвечать от подразделения за разработку и согласование набора документов, необходимого для поддержания жизненного цикла моделей
• обеспечивать разработку, внедрение, мониторинг и валидацию моделей согласно действующему modelling governance framework (участие в разработке со стороны подразделения и применение в его процессах)
• отвечать от подраздления за разработку и согласование единых стандартов разработки моделей, политик и процессов (Modelling governance framework)
• определять приоритетные для Блока бизнес-задачи в части AI, отвечать за постановку совместно с подразделениями блоков финансовых и нефинансовых целей
• сотрудничать с различными бизнес-подразделениями для выявления их потребностей в AI сервисах, аналитике или данных и разработке соответствующих решений

Требования

• опыт работы в области машинного обучения от 5 лет
• наличие практического управленческого опыта от 2 лет
• сильные навыки stakeholder management и умение работать с «непростыми» внутренними клиентами
• системное мышление: способность видеть приоритеты в условиях конкурирующих запросов
• опыт успешного создания и развертывания AI-агентов с использование фреймворока LangChain или аналогичных инструментариях
• хорошее знание техник Prompt Engineering, структурированных выходов и использования, вызова инструментов (Function Calling)
• практический опыт в реализации Retrieval Augmented Generation (RAG) и понимание преимуществ данного метода
• обучение и файнтюнинг NLP моделей (SSL, SFT, PEFT): BERT, RoBERTa, XLNet, LLaMA), в том числе и самостоятельная разработка обучения на PyTorch
• преимуществом будет наличие опыта настройки и эксплуатации локальных инсталляций LLM и понимание различий между ними (LLaMA, Qwen, DeepSeek и др.)
• высокая продуктивность и умение быстро осваивать новые направления и подходы
• способность брать ответственность за принятые решения и стремление к постоянному развитию профессиональных навыков
• 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 (для офиса Кутузовский 32)
• формат работы – офис
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.