Middle / Senior Data Scientist (Финансы)

Навыки

• AI-агенты
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• EdTech
• Дообучение моделей
• Hadoop
• LLM
• Machine Learning

О компании и продукте

• Middle / Senior Data Scientist (Финансы)
• 05 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• AI-агент управляющего портфелем облигаций: требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML моделей для анализа биржевых стаканов облигаций и на основании этого предлагает оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам

Задачи

• сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE
• определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком
• сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных)
• построение моделей по табличным данным
• поиск аномалий во временных рядах
• построение моделей предсказания временных рядов
• классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций
• генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных
• создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров
• адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке
• тестирование различных гипотез

Требования

• опыт работы Data Scientist от 3х лет
• образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
• глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики
• навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти)
• понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM)
• владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam)
• владения pytorch или другими DL фреймворками
• практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT)
• опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers)
• опыт работы с кривыми доходностей и понимание оценки риска ценных бумаг

Будет плюсом

• понимание работы рынков ценных бумаг или готовность развиваться в этой области
• знание фин. метрик: YTM, duration и т.д
• понимание концепции парной торговли
• практические навыки fine-tuning и инференса LLM
• опыт разработки и оптимизация RAG-пайплайнов

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• 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.