Разрабатывать ML продукты в рамках программы Лояльности. Переводить модели и MVP-решения из полу-ручного режима в более устойчивый production...
Компания набирает: 3438 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов.
Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год.
И сейчас мы находимся в поиске сильного технического специалиста по профилю Machine Learning Engineer.
Обязанности
разрабатывать ML продукты в рамках программы Лояльности
переводить модели и MVP-решения из полу-ручного режима в более устойчивый production/use-case формат
участвовать в проектировании и создании пайплайнов ML-решений
формировать и поддерживать лучшие инженерные и исследовательские практики создания.
Требования
опыт работы от 3 лет в качестве Machine Learning Engineer/Python Developer
продвинутые знания SQL и Python: опыт разработки и, желательно, внедрения в пром. от 2 лет
опыт работы с PySpark
понимание основ Machine Learning
глубокие знания алгоритмов, понимание принципов ООП, паттернов проектирования.
будет плюсом:
опыт работы с Apache Airflow
опыт работы Data Engineer/Data Scientist.
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 28 октября, проверена 30.10.2026. 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/Senior Machine Learning Engineer (команда Лояльность)»?
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.
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 …
Обеспечение полного цикла разработки продуктовых аналитических решений. Доработка экспериментальных прототипов, разработанных исследователями, до масштабируемого, производительного, отказоустойчивого решения. Интеграция финальных решений...
Проектировать и прототипировать Data Science компоненты в рамках рабочих направлений по продуктовому портфелю Дивизиона ИИ. Участвовать в построении архитектуры решений...
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 12 октября
Строить автоматические и полуавтоматические пайплайны проверки качества данных, чтобы находить технические и смысловые дефекты до попадания данных в обучение.
Управление и стратегия: Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов компании: "Stock Index" (анализ товарных запасов, ценовой...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 13 октября
Глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели. Критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и...
Управление командой рекрутеров: постановка целей, распределение нагрузки, развитие сотрудников и повышение эффективности команды. Ответственность за выполнение планов подбора и качество...
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...