Machine Learning Engineer/ Data Analytic (Управление рисков Индийского направления)
Гибрид · Москва, Россия · Английский B2
Не указано: грейд
Навыки
API (интеграции)
Bitbucket
CI/CD
Confluence
Отладка и поиск ошибок
DWH
Hadoop
Ещё 17
Jenkins
Jira
JSON
Kubernetes
Machine Learning
MLOps
Мониторинг и observability
Python
Оптимизация запросов
Работа с требованиями
Управление рисками
Spark
SQL
SQL: оконные функции, CTE
Системный анализ
Автоматизация тестирования
XML
О компании и продукте
Machine Learning Engineer/ Data Analytic (Управление рисков Индийского направления)
18 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
Ищем эксперта в нашу команду для участия внедрения рисковых моделей Банка на Индийском направлении. Внедряемые модели участвуют в процессах кредитования и имеют высокое влияние, поэтому с одной стороны - скорость внедрения, а с другой - обеспечение должного качества (корректность реализации, настройка их автоматического тестирования и мониторинга в ПРОМ) имеют исключительно важное значение.
Задачи
внедрение готовых математических моделей в ПРОМ (анализ и оценка поступающих бизнес-требований, опромышливание моделей)
настройка мониторинга моделей (используются как свое решение, так и смежные)
развитие процесса внедрения моделей в рамках MLOps: CI/CD для ML - автоматизация тестирования качества кода, настройка автоматического деплоя
настройка маппинга входящих полей из внешних систем во внутренние сущности хранилища данных модели с проработкой интеграции через API
формирование требований к хранению результатов модели и сработавших правил платформы принятия решений
составление бизнес-требований к системе АС Caldera для настройки входящего потока данных из систем кредитного конвейера/сопровождения жизненного цикла кредита
написание технических спецификаций для системы принятия решений: описание контрактов API и формата входных JSON/XML сообщений
управление выделением CPU/GPU мощностей для поддержания производительности работы моделей
Требования
высшее техническое или математическое образование
знание SQL на уровне сложных запросв (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
уверенное владение Python (кодирование, отладка и тестирование кода, владение профилированием и оптимизацией, а также визуализация данных)
знание английского на уровне B2 (upper-intermediate)
владение техниками эффективной коммуникации
готовность к командировкам в Индию (ориентир неделя 1 раз в квартал)
Будет плюсом
опыт работы с Kubernetes, микро-сервисной архитектурой
опыт работы со стеком хранилища данных (Hadoop, Spark, Hive)
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Условия
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
возможные командировки в Нью-Дели (Индия)
формат работы - офис, возможен гибрид
ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
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 Вакандии25 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 250 000 RUB в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
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 работодателя нет, показана наша оценка
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%