Сбер

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.
Сбер

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.