Строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна. Заниматься полным циклом DS/ML задач. Участвовать в создании и развитии платформы...
Компания набирает: 3438 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Команда SberAds разрабатывает предиктивные модели и высоконагруженные real-time сервисы для интернет-рекламы. Мы проходим полный цикл аукциона: от идентификации пользователя и оценки запроса до выбора релевантных объявлений, ставок и показа. Наша работа напрямую повышает качество рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds.
строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна
заниматься полным циклом DS/ML задач
участвовать в создании и развитии платформы рекламы
улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели).
Требования
знание классического ML и Deep Learning подходов
опыт промышленного использования методов RecSys
опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде
уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода
знание принципов распределенной обработки данных
умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию
умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение.
Условия
офис метро Маяковская (Оружейный переулок)
гибридный формат работы
конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
дисконт-программы от компаний партнеров
бесплатный фитнес на территории работодателя
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.
Вакансия опубликована 30 сентября, проверена 05.10.2026. 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 «Middle Data scientist (SberAds)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 200 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 05.10.2026 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 …
Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам...
Внедрять и развивать применение показателя Customer Lifetime Value (CLTV) в бизнес и управленческие процессы. Интегрировать CLTV в стратегию маркетинга, продаж...
Вести полный цикл исследований: от выбора гипотез и постановки экспериментов до бэктестов, запуска стратегий и мониторинга их результатов в реальной...
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября
Компания развивает направление аналитики товарно-сырьевых рынков и создает внутреннюю аналитическую платформу для трейдеров, аналитиков и руководства компании.
Исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения...
Развивать MLOps-инфраструктуру и инструменты для быстрого вывода моделей в production. Автоматизировать процессы тестирования, развертывания и обновления ML-моделей.
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...
Продюсирование амбассадоров: поиск проектов, интеграций и коллабораций с экосистемой Сбера; превращение бизнес-задач в органичный контент блогеров; полное сопровождение размещений...
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...