Управлять командой DS и MLE: управлять бэклогом, развивать компетенции, проводить найм и растить сотрудников. Формировать стратегию и дорожную карту развития...
Компания набирает: 3438 вакансийВисит 21 день
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Дивизион «Моделирование и исследование данных» отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж.
Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка.
Ищем лидера, который вместе с командой будет строить топовые AI-решения для привлечения клиентов на зарплатные проекты, приносящие пользу клиентам, сотрудникам и Банку.
Обязанности
Управлять командой DS и MLE: управлять бэклогом, развивать компетенции, проводить найм и растить сотрудников;
Формировать стратегию и дорожную карту развития AI-решений для Управления зарплатных проектов;
Обеспечивать полный цикл создания AI-продуктов: от исследования данных и прототипирования до промышленного внедрения и мониторинга;
Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и смежными подразделениями для определения приоритетов, разработки, внедрения и оценки эффектов от внедрения AI;
Контролировать качество, надёжность и стабильность ML-решений и AI-агентов;
Отвечать за оценку эффективности AI-решений и их вклад в бизнес-показатели Банка.
Требования
Опыт руководства командами Data Science / ML от 3 лет;
Глубокое понимание полного цикла создания AI-решений: от сбора данных и построения моделей до эксплуатации и A/B-тестирования;
Техническая экспертиза в стеке: Python, SQL, ML, MLOps, LLM/Agents;
Умение выстраивать процессы разработки AI-решений и обеспечивать выпуск production-ready кода;
Навыки взаимодействия и управления заинтересованными сторонами, приоритизации задач и оценки бизнес-эффектов;
Опыт найма, развития и мотивации технических специалистов
Условия
График 5/2, офис на м. Кутузовская;
Режим работы - офис;
Достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия);
Возможность возглавить AI-направление и влиять на цифровую трансформацию банка;
Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счёт компании;
Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнёров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
Вакансия опубликована 14 октября, проверена 05.11.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую.
Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова.
Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас
по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье
как быстро найти работу.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Chief Data Scientist УВД»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 05.11.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе.
Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, обучаем и переобучаем сотрудников, заботимся об их физическом и ментальном здоровье, помогаем достигать поставленных целей и развиваться в выбранном направлении. Мы делаем всё возможное, чтобы каждый сотрудник чувствовал заботу …
Исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения...
Обеспечивать полный цикл создания AI-продуктов: от исследования данных и прототипирования до промышленного внедрения и мониторинга. Участвовать в полном цикле...
Анализировать трейсы агентов в Langfuse и восстанавливать причину ошибки: не тот инструмент, слабый промпт, недостаточный контекст, ошибка в агрегации.
Управление командой рекрутеров: постановка целей, распределение нагрузки, развитие сотрудников и повышение эффективности команды. Ответственность за выполнение планов подбора и качество...
Продюсирование амбассадоров: поиск проектов, интеграций и коллабораций с экосистемой Сбера; превращение бизнес-задач в органичный контент блогеров; полное сопровождение размещений...
Взаимодействие с органами государственного пожарного надзора (МЧС), прохождение плановых и внеплановых проверок. Рассмотрение и согласование проектной, рабочей и иной документации...