
Senior Data Scientist в команду Data Core
в Сбер
350 000 — 500 000 ₽/мес на руки
📍 Москва
Офис
Специализация
Data Scientist & Machine Learning
Уровень
Senior
Требуемый опыт
3+ лет
Технологии/инструменты
BERT
CatBoost
Data Science
Docker
FastAPI
Flask
Jenkins
LSTM
Machine Learning
NLP
PostgreSQL
Python
PyTorch
React
RNN
SQL
TensorFlow
Transformers
XGBoost
Команда создает и поддерживает масштабируемое хранилище данных (Data Lake) и разрабатывает передовую интеллектуальную систему поиска, использующую AI/ML, чтобы пользователи могли легко находить нужную информацию во всем многообразии данных Блока
Технологии/инструменты
- Python.
- PyTorch.
- FastAPI.
- RNN/LSTM/Transformers.
- LLM.
- RAG.
- AgenticRAG.
- PostgreSQL.
- Vector storage.
- LangChain.
- LangGraph.
- MLflow.
- Git.
- Docker.
- OpenShift.
- Kafka.
- Jenkins.
- Grafana.
Обязанности
- Проектирование и разработка сложных агентных и AgenticRAG-систем. Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости.
- Разработка решений, начиная от прототипа, заканчивая выводом в промышленную эксплуатацию.
- Определение ML SysDes-решения с учетом разрешенного технологического стека.
- Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B-тестирования.
Требования
- Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы технических и научных ВУЗов.
- Знание мат. статистики, классического ML, NLP, опыт в постановке и интерпретации экспериментов.
- Опыт e2e-разработки ML/AI-пайплайнов (в т.ч. RAG-пайплайнов) и проектирования архитектуры AI-решений.
- Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку.
- Высокий уровень владения Python и SQL.
- Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers.
- Знание принципов построения RAG, VisionRAG и AgenticRAG-систем.
- Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
- Знание агентных архитектур (ReAct, Multi-agent и др.).
- Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain, LangGraph и др.).
- Знание веб-фреймворков (FastAPI, Flask), контейнеризации (Docker).
- Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM).
Условия
- Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально).
- Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом.
- Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования.
- Бесплатная подписка СберПрайм+.
- Скидки на продукты компаний-партнеров.
- ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
- Корпоративная пенсионная программа.
- Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
- Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

О компании Сбер
Сфера
Банки / Финтех
Размер
1001+
Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов. Самый дорогой российский бренд и самый сильный банковский бренд в мире по версии Brand Finance.