Junior/Middle/Senior Data Scientist

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• API (интеграции)
• B2B-продажи
• Big Data
• Confluence
• Анализ данных

О компании и продукте

• Вакансия: Junior/Middle/Senior Data Scientist. Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B
• Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов

Задачи

• У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих
• Направление GenAI
• Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM
• Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph
• Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами
• Разрабатывать RAG-пайплайны
• Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу
• Оценивать качество и метрики агентных решений
• Направление ClassicML
• Проводить сбор, очистку и анализ данных
• Формировать и проверять гипотезы
• Выбирать архитектуру моделей
• Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач
• Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы
• Сопровождать и поддерживать реализованные решения
• Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка
• Стек: Python(Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow)

Требования

• Хорошие знания теории Classic ML
• Глубокое обучение: опыт построения и обучения нейросетевых архитектур (MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers)
• Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга
• Опыт разработки и внедрения GenAI решени й (LangChain, LangGraph или кастомные реализации)
• RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant)
• Опыт с open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen и др.)

Будет плюсом

• Знания в области финансов
• Владение BigData stack
• Навыки работы с git, Jira, Confluence
• Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production)

Условия

• Конкурентная заработная плата и годовые бонусы
• Работа с современным стеком технологий
• Возможность обучения за счет компании
• Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS&AI community
• Современный офис с двумя спортзалами
• Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir (https://t.me/VNKazanir) или на почту vnkazanir@sber.ru (mailto:vnkazanir@sber.ru)
• ml_data_science_job
• Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити
• Финансы: 190k/240k/310k gross + годовой бонус
• Наши заказчики - Блок Казначейство и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес
• В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы
• Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам)

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.