ML-инженер

Навыки

• AI-агенты
• Big Data
• Дообучение моделей
• Hadoop
• Keras
• Юридические вопросы
• LLM

О компании и продукте

• 29 июля 2026 • г Екатеринбург, Свердловская область • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Мы ищем ML-инженера в команду департамента по работе с государственным сектором корпоративно-инвестиционного блока банка. Корпоративно-инвестиционный блок отвечает за работу с юридическими лицами и индивидуальными предпринимателями от микро бизнеса до крупнейшего. К ключевым направлениям относится развитие продуктов экосистемы группы Сбербанк, банковские услуги (кредиты, РКО, депозиты и т.д.), а также аналитические услуги и юридическое сопровождение бизнеса.
• Наша команда работает со структурами, представляющими разные уровни управления государственной власти, а также с учрежденными ими предприятиями и организациями

Задачи

• сбор, структурирование, анализ и подготовка данных для машинного обучения
• построение промышленных рекомендательных систем для продажи продуктов экосистемы и продуктов банка, встраивание их в сквозные бизнес-процессы банка
• ранжирование предложений компаниям с учетом контактных политик банка
• прогнозирование оттока по продуктам, объемам и активности пользования продуктами/услугами
• анализ транзакционной активности компаний и связанных с ней временных рядов
• создание и развитие ML-моделей, которые помогут нашим трейдерам принимать быстрые и точные решения на основе больших объемов данных
• защита ML-моделей при внутрибанковской валидации
• мониторинг ML-моделей в эксплуатации, анализ отклонений метрик качества
• fine-tuning ML-моделей
• создание AI-агентов
• оптимизация RAG систем
• prompt-tuning, дообучение, внедрение ML-моделей на основе LLM
• взаимодействие с бизнес-заказчиками и другими специалистами в рамках выполняемых задач

Требования

• опыт работы не менее 2-х лет в области Data Science
• программирование: Python (обязательно: pandas, scikit-learn, NumPy, SciPy)
• SQL (работа с реляционными БД)
• ML/AI: знание современных фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Keras
• опыт построения и внедрения моделей: классификация, регрессия, кластеризация, ранжирование, прогнозирование, NLP
• опыт применения правил (rule-based) и шаблонов (template-based) для извлечения структурированных данных из известных форматов документов
• опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark)

Будет плюсом

• опыт работы в кампаниях продаж банка
• знание PySpark, особенностей написания кода для стека Hadoop
• опыт применения LLM
• сертификаты, призовые места хакатонов, высокие места в соревновательных задачах по АI

Условия

• комфортный современный офис
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• 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.