Middle+ Data Scientist (DA Expert)( Сбербанк )

Компания "Сбербанк"

Мы строим высоконагруженные production-grade ML-системы для обеспечения банковской безопасности. Наш фокус: антифрод, управление рисками, обнаружение аномалий и оптимизация бизнес-процессов. Внедряем различные решения – от классического ML до state-of-the-art архитектур в DL.

Ищем опытного DS c глубоким опытом в анализе данных, который способен в огромном количестве неструктурированной информации найти те инсайты, которые помогут решить наши задачи.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Telegram, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Обязанности

Data Mining:

- Поиск инсайтов и закономерностей в огромных массивах неструктурированной информации

Исследования и валидация:

- Проведение экспериментов с версионированием и валидацией метрик

- Глубокая аналитика метрик

Мультидоменность:

- Разработка и обучение моделей в нескольких доменах. От обучения классификатора транзакций (Classic ML) до LLM-агента для разбора логов

E2E разработка:

- От самостоятельного сбора данных и Feature Engineering до вывода в прод и мониторинга (ML-пайплайны)

Reporting:

- Построение сложных аналитических схем и визуализация метрик

Инфраструктура и интеграция:

- Совместная работа DevOps/Backend по интеграции моделей в микросервисную архитектуру

Требования

DS-бэкграунд:

- Опыт работы DS от 3-х лет (с подтверждённым опытом вывода моделей в прод)

- Понимание алгоритмов и структур данных (CS)

- Мультидоменная экспертиза: практический опыт минимум в 2-х доменах (CV, NLP/LLM, RL, TS, RS, Audio)

Инженерная база:

- Уверенный Python (чистый код, знание numpy/pandas/scikit-learn)

MLOps-инструментарий:

- Опыт с Airflow (оркестрация), MLflow (трекинг), Docker/K8s (контейнеризация)

- Опыт использования систем контроля версий Git/Bitbucket

Data & Infra:

- Уверенное владение SQL (сложные джойны, оконные функции, оптимизация запросов) и знакомство с Big Data стеком (Spark, Hadoop)

Будет плюсом:

- Опыт с LLMs (fine-tuning, RAG, evaluation via RAGAS/DeepEval, vLLM)

- Опыт написания асинхронных сервисов на Python (asyncio/aiohttp)

- Глубокая экспертиза в узком домене из списка

- Опыт работы с Kafka/Spark

- Уверенный опыт с LangChain, LangGraph, function calling

- Законченный ШАД/ OZON Masters/ AI Masters

Условия

• Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти;
• Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;
• Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать;
• Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
• Стабильная заработная плата и годовой бонус;
• Полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Открыть контакты работодателя

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя