Глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей. Опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка...
Компания набирает: 3438 вакансийОпубликована сегодня
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Мы ищем опытного DS для участия в масштабном проекте по внедрению системы индивидуального ценообразования в Сбере. Проект направлен на увеличение прибыли банка посредством персонализированных предложений клиентам.
Обязанности
глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей
опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок/Разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке
разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования)
анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV)
построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений.
Требования
глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха
продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов. Понимание принципов микроэкономики и теории цен
опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа)
продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML
опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse).
будет плюсом:
опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning)
опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией
умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно
знание основ юнит-экономики и финансового моделирования
опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI.
Условия
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
офисный формат работы
ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
программа адаптации и помощь руководителя на старте
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Вакансия опубликована 21 сентября, проверена 22.09.2026. 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/Senior Data Scientist (ИЦО)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 22.09.2026 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 …
Разрабатывать архитектуру решений для хранения, обработки и анализа больших объемов данных под потребности продуктовой команды. Проводить анализ и оптимизацию существующих...
Строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение.
Анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования нейронных сетей для их решения. Решение NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering...
Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам...
Исследовать новые проблемы машинного обучения. Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение. Анализировать данные, в особенности в части временных...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября
Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы. Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду. Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября
Разработка и развитие фирменного визуального стиля аналитических материалов по AI, технологиям и рынкам. Создание единой дизайн-системы и библиотеки шаблонов...
Развивать бизнес клиентов из закрепленной базы, подбирая решения от Сбера. Выезжать на переговоры к клиентам. Предлагать клиентам продукты, рекомендованные AI...
Проводить презентации по зарплатным проектам для организаций с целью привлечения и удержания на зарплатный проект. Проводить переговоры с представителями юридических...