ML-инженер

Навыки

• Анализ данных
• EdTech
• Machine Learning
• NumPy
• Pandas
• Python
• PyTorch

О компании и продукте

• 06 августа 2026 • г Нижний Новгород, Нижегородская область • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц занимается эффективным прайсингом. Мы оптимизируем привлечение денег в банк на основе алгоритмов машинного обучения. Среди наших проектов — модели эластичности, RL-оптимизаторы целевой доходности, рекомендательные модели ставок и многое другое.

Задачи

• анализировать и мониторить работу моделей
• собирать и обрабатывать данные, выполнять EDA
• вести feature engineering
• разрабатывать новые ML-модели (регрессия, классификация, моделирование временных рядов, кластеризация)
• оптимизировать data/model/inference pipelines
• готовить код проекта к запуску в production
• проектировать и проводить АБ-тестирования
• поддерживать текущие аналитические процессы: фиксить баги моделей и отвечать на ad hoc запросы

Требования

• закончил вуз или учишься на старших курсах технического факультета
• обладаешь прочным математическим фундаментом (градиентный спуск, распределения, PCA, MHK, статистические тесты)
• уверенно программируешь на Python, легко разбираешься в чужом коде, знаком с SQL
• свободно работаешь с основными библиотеками анализа данных (pandas, numpy, scipy, matplotlib, statsmodels)
• глубоко понимаешь классические алгоритмы ML (лин./лог.-регрессия, деревья решений, ансамбли) и основы DL (архитектуры, обучение)
• используешь основные фреймворки для ML/DL: sklearn, PyTorch, transformers и др

Будет плюсом

• тебе интересна тема методов ML в задачах ценообразования
• изучал Reinforcement Learning, multi-arms bandits
• читал статьи по sota-решениям при работе с последовательностями
• ты - фанат вайбкодинга

Условия

• современный и комфортный офис в центре Нижнего Новгорода (ул. Костина 6), рядом с метро
• гибридный формат работы (сочетаем удаленку и офис), гибкое начало дня
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• корпоративнаую пенсионную программу

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.