Разрабатываем мультиагентную систему для генерации контента в мобильном приложении.Прогнозируем транзакции и подбираем персональные категории кешбэка. Оптимизируем показ предложений с учётом...
Компания набирает: 59 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: sql, python, математическая статистика, data scientist, recsys. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 59.
Описание вакансии
Команда РСХБ-Экосистема в поисках специалиста Data Scientist.
Команда занимается персонализированной коммуникацией с клиентами через цифровые каналы. Мы строим end-to-end персонализацию с помощью ML и AI: Предсказываем, что нужно клиенту, ещё до того, как он это понял; Разрабатываем мультиагентную систему для генерации контента в мобильном приложении.Прогнозируем транзакции и подбираем персональные категории кешбэка. Оптимизируем показ предложений с учётом бизнес-ограничений и прогнозов моделей. Ищем баланс между интересами клиента и целями банка — без перекоса в одну сторону.
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
Разрабатывать ML-модели (lookalike/response/uplift/recsys) для персонализации push/pull-коммуникаций, категорий кешбэка, рекламных материалов и других сценариев в цифровых каналах банка;
Визуализировать и интерпретировать результаты, дизайнить A/B-тесты, проводить пилоты;
Общаться с бизнесом и помогать решать задачи через данные и ML;
Проходить полный цикл разработки модели: от уточнения требований до продакшна и мониторинга качества (если каких-то навыков не хватает — поможем развить);
Разрабатывать AI-агентов.
НАШИ ОЖИДАНИЯ ОТ КАНДИДАТА:
Высшее техническое образование; 3+ года опыта в Data Science (именно построение моделей, не только аналитика);
Уверенный математический аппарат: мат. статистика, теория вероятностей;
Продвинутый Python и SQL (оконные функции, подзапросы — на автомате);
Опыт работы со Scikit-learn, NumPy, Pandas/Polars, Matplotlib/Seaborn/Plotly, LightGBM/XGBoost/CatBoost, PyTorch/TensorFlow/Implicit/LightFM, Airflow, Git.
Будет большим плюсом:
PySpark, Hive, Hadoop, Docker, Kubernetes;
Опыт в банковской сфере и CVM;
Модели склонности и uplift-моделирование;
Рекомендательные системы (RecSys);
NBA/NBO оптимизаторы (Next Best Action / Next Best Offer);
ИИ-сервисы (real-time, near real-time или batch).
ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
Гибридный формат работы, Москва, Москва-Сити (2 дня в неделю в офисе);
Комфортный и современный офис;
Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология;
Прозрачный доход по итогам интервью;
Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).
Вакансия опубликована 20 октября, проверена 30.10.2026. Открыть оригинал.
Ключевые навыки
SQLPythonМатематическая статистикаData ScientistrecsysupliftlookalikeNumpyresponseBig Data
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 «Data Scientist (РСХБ-Экосистема)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 180 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 30.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
РСХБ-Интех — аккредитованная IT-компания. Мы разрабатываем новые банковские продукты Россельхозбанка и улучшаем текущие. Наши сервисы помогают миллионам клиентов удалённо пользоваться банковскими услугами, оформлять карты, брать кредиты и инвестировать. Мы даём возможность агропредпринимателям продавать и покупать сельскохозяйственные товары онлайн, а малому и крупному бизнесу — вести финансовые д…
Управление цифровыми продуктами (веб‑сайты, мобильные приложения, омниканальные платформы) в рамках Digital x‑sector, включая развитие, улучшение функционала и поддержку.
Разработка AI‑агентов и ассистентов (чат‑боты, автоматизация процессов, аналитика). Декомпозиция бизнес‑требований в сценарии работы агентов (use cases, user...
Разрабатывать и внедрять флагманские решения на основе машинного обучения, генеративного AI и больших языковых моделей. Исследовать новые подходы и технологии...
Агенты: LangChain, LangGraph, CrewAI. LLM: Prompt Engineering, Fine-tuning, работа с эмбеддингами, оценка качества моделей. Разрабатывать AI-решения полного цикла...
Совместно с аналитиками формализовать задачу прогнозирования, целевые показатели, ограничения и критерии качества. Исследовать доступные данные, оценивать их пригодность и выявлять...
От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября
Управление командой CRM маркетологов. Контроль запусков кампаний, анализ банковских процессов и систем, сбор бизнес-требований и планирование сроков, рефакторинг текущих...
Постановка задач и контроль их исполнения на всех этапах разработки. Делегирование полномочий с учётом компетенций сотрудников и распределение зон ответственности...
Определять целевую архитектуру всего продуктового контура и принимать ключевые технические решения. Спроектировать и провести поэтапный переход на Node.js и TypeScript.