Стажер Data Science

Навыки

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

О компании и продукте

• 07 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Мы - команда ценообразования продуктов привлечения срочных средств юридических лиц. Наша основная задача - эффективный прайсинг. С помощью алгоритмов машинного обучения оптимизируем процесс привлечения денег в банк как на портфельном, так и на клиентском уровне.
• Среди проектов: модели эластичности, RL-оптимизатор целевой доходности, модели рекомендации индивидуальной ставки и многое другое. Работаем не только в Jupyter, но и двигаем модели в прод.

Задачи

• проводить аналитику и мониторинг работы моделей
• собирать и подготавливать данные, последующий EDAfeature engineeringразрабатывать новые ML-моделей (Регрессия, Классификация, Моделирование временных рядов, Кластеризация)
• оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
• подготавливать код проекта к проду
• подготавливать, создавать дизайн и проводить АБ-тестов
• поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и выполнение эдхок-запросов

Требования

• высшее образование (или находишься на последних курсах университета) по техническому направлению
• имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК, владеешь базовыми стат тестами проверки гипотез)
• умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL
• владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels)
• имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли)
• знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения)
• владеешь основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, trasformers и пр

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

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• срочный трудовой договор на 3 месяца
• 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.