Главная›Вакансии›IT и разработка›Дата-сайентист›Computer Vision / Document AI Engineer (Data Scientist)

СБЕРКОРУС · Москва

Computer Vision / Document AI Engineer (Data Scientist) — СБЕРКОРУС

Разработкой и развитием CV/Document AI пайплайна извлечения данных из сканов и фотографий документов: определение типа документа, детекция и сегментация...

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: computer vision, ocr, ml. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 10.

Описание вакансии

СберКорус — часть системы бизнес-сервисов Сбер2B. Вместе мы решаем комплексные задачи бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, автоматизации и ЭДО.

СберКорус в цифрах:
Более 20 лет разрабатываем передовые ИТ-решения для бизнеса
3 млн+ клиентов доверяют нашим продуктам
450 тыс+ ежемесячных активных пользователей
500+ профессионалов в команде

В 2004 году мы первыми в России начали внедрять продукты для электронного обмена данными и документами, а с 2012 года входим в группу компаний СБЕР.

НПФ СБЕРБАНКА активно развивает свою IT-экосистему.

Находимся в поиске Computer Vision / Document AI Engineer (Data Scientist).

Чем предстоит заниматься:

  • Разработкой и развитием CV/Document AI пайплайна извлечения данных из сканов и фотографий документов: определение типа документа, детекция и сегментация зон, OCR, извлечение реквизитов, постпроцессинг и валидация;
  • Подготовкой и разметкой датасетов, аугментации, дообучение моделей, оценка качества по метрикам;
  • Разработкой оценки уверенности по полям и логики маршрутизации кейсов на ручную проверку;
  • Разработкой PoC и MVP AI-агентов на основе LLM (в том числе vision-LLM) с использованием фреймворков для работы с LLM;
  • Совместной с заказчиками проработкой вариантов реализации AI-решений;
  • Помощью и участием на стадии внедрения AI-решений (вывод в промышленную эксплуатацию), мониторингом качества в проде;
  • Решением задач NLP (Classification, Summarization, NER, Semantic Search, Clustering) как плюс;
  • Писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в ревью, обсуждениях и формировании технических подходов.

Ты идеальный кандидат, если у тебя есть:

  • Опыт коммерческой разработки, уверенный Python;

  • Практический опыт Computer Vision: классификация, детекция, сегментация изображений; работа с искажениями (повороты, засветы, шум, низкое разрешение, перекрытие печатями и штампами);

  • Опыт OCR и обработки документов: Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR, pdf2image/poppler, OpenCV, Pillow; предобработка изображений (кропы зон, zoom, повышение DPI, выравнивание, бинаризация, повышение контраста), извлечение реквизитов и постпроцессинг;

  • Опыт дообучения нейросетевых моделей (PyTorch/TensorFlow), в том числе vision-моделей; понимание метрик качества (precision/recall, CER/WER, точность по полям);

  • Опыт построения оценки уверенности по полям и маршрутизации кейсов на ручную проверку.

    Будет большим плюсом:

  • Опыт работы с vision-language и document understanding моделями (Donut, TrOCR, LayoutLM/LayoutLMv3, Qwen-VL, GigaChat Vision);

  • Опыт разработки и интеграции AI-агентов на основе LLM и multi-agent систем;

  • Опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG);

  • Навыки prompt engineering для повышения качества взаимодействия моделей с пользователями;

  • Опыт работы с инструментами построения автономных агентов и цепочек задач (LangChain или GigaChain, LangGraph, LangFlow/n8n, OpenRouter, GigaChat/ChatGPT/DeepSeek);

  • Опыт в финансовой сфере / документообороте, работа с персональными данными и требованиями ИБ.

Что мы предлагаем:

  • Гибридный формат работы после испытательного срока;
  • Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап - после трех месяцев работы в компании
  • Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология – после 2 лет непрерывного стажа в группе Сбер
  • Программу адаптации: с первого дня работы простыми словами узнаешь о компании, коллегах, и что от тебя ждут в ближайшие три месяца;
  • Корпоративное обучение;
  • Бесплатную подписку СберПрайм и скидки у партнёров и на сервисы группы Сбер;
  • Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.

Почему у нас классно работать:

  • Большие планы: мы растем и развиваем все наши продукты в вертикали Группы СБЕР, чтобы стать лидерами российского электронного документооборота;
  • Большинство HR-процессов автоматизировано через КЭДО - все оперативно и просто;
  • Непрерывные улучшения: используем новые идеи, методы и технологии.
  • Развитие: у нас есть корпоративный портал для обучения – изучай онлайн то, что тебе нравится;
  • Есть возможность расти внутри структуры текущей команды, или в других подразделениях.

Мы уверены, что приближаем будущее в технологиях и возможностях человека!

Вакансия опубликована 16 октября, проверена 27.10.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

Computer VisionOCRML

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 «Computer Vision / Document AI Engineer (Data Scientist)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 175 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 27.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

СБЕРКОРУС

СберКорус  — часть Сбер2В, системы бизнес-сервисов под единым управлением. Мы создаем технологичные решения для государства, бизнеса и регионов. В нашем портфеле более 50 продуктов по шести направлениям: автоматизация, аналитика, искусственный интеллект, онлайн-продажи, таргетинг и электронный документооборот. Мы в цифрах: • 50+ собственных решений • 1,2 млн клиентов малого бизнеса • 40+ отрасл…

Открытых вакансий: 10

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Middle+ ML-инженер в Pricing

Зарплата не указана

«UZUM TECHNOLOGIES» · Москва

Модели спроса и цены: прогноз спроса, оценка влияния цены и скидки на продажи, рекомендации по оптимальной цене. Качество моделей: feature...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 23 октября

Data Analyst

Зарплата не указана

Сравни · Москва

Анализировать клиентское поведение, жизненный цикл, retention, churn, LTV, engagement, cross-product usage. Помогать строить клиентские сегментации, когорты, воронки и аналитические...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 26 октября

Data Engineer (Премиальные решения)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Анализ исходных данных в различных системах и форматах для решения бизнес-задач (оценка структуры, качества, полноты и применимости данных).

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 25 сентября

Team Lead LLM engineer GenAI (Enterprise harness)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Развитие GenAI сервисов: Создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов.

Более 6 летДата-сайентистОпубликована 2 октября

Senior Data Scientist (B2C)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 23 октября

Стажёр Data Scientist в команду персонализации и CVM

Зарплата не указана

X5 Tech · Москва

Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач. Разрабатывать и улучшать ML-модели для...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 1 октября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.