Middle Data Scientist (команда ИЦО)

Навыки

• A/B-тесты
• AI-инструменты в работе
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• ClickHouse
• Конверсия
• Анализ данных
• EdTech

О компании и продукте

• Middle Data Scientist (команда ИЦО)
• 23 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбере. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.

Задачи

• глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
• опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
• разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
• анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
• построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений

Требования

• глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
• продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов. Понимание принципов микроэкономики и теории цен
• опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
• продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
• опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse)

Будет плюсом

• опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)
• опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией
• умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно
• знание основ юнит-экономики и финансового моделирования
• опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• 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

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.