TeamLead Data Engineer
Зарплата не указана
S7 Group · Москва
Управление командой разработки в продуктах систем класса DWH - распределение задач, найм менторинг и развитие подчиненных, контроль и ответственность за результат...
Страховая компания Сбербанк страхование · Москва
Создание/Внедрение MLOps-практик (стенды, процессы, DevOps) для исследований в направлениях: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных...
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании.
Мы ищем талантливого и опытного MLOps, который сможет выстроить технически современную, удобную и прозрачную практику MLOps, оказывающую влияние на весь Сбербанк Страхование.
Наша задача - развить MLOps практику в команде для вывода ML моделей в прод.
ОбязанностиВакансия опубликована 12 октября, проверена 25.10.2026. Открыть оригинал.
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.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 25.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
• Общество с ограниченной ответственностью Страховая компания «Сбербанк страхование» основано в 2014 году. • Единственным участником Общества и владельцем 100% долей в его уставном капитале является ПАО Сбербанк. • Компания обладает наивысшим рейтингом финансовой устойчивости и надежности от рейтингового агентство RAEX (Эксперт РА) на уровне ruAAА. Прогноз – стабильный.…
Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
S7 Group · Москва
Управление командой разработки в продуктах систем класса DWH - распределение задач, найм менторинг и развитие подчиненных, контроль и ответственность за результат...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Разрабатывать прототипы и MVP агентных систем на базе OpenClaw, Hermes или аналогичных фреймворков. Проектировать агентные сценарии: планирование, использование инструментов, управление...
Зарплата не указана
Омега Энерджи · Москва
Формировать дорожную карту LLM/GenAI-инициатив для трейдинга и смежных бизнес-функций. – Разрабатывать end-to-end LLM-приложения: от подготовки...
Зарплата не указана
ВСК, САО · Москва
О проекте: Ищем ML-инженера (LLM) для создания сложных агентских и мультиагентских систем. Вам предстоит решать сложные прикладные задачи, работать...
Зарплата не указана
The Skolkovo Institute of Science and Technology · Москва
Участвовать в исследованиях и разработке новых методов и алгоритмов на базе нейросетевых моделей. Исследовать архитектуры и подбирать оптимальные решения под...
Зарплата не указана
Робот Мия · Новосибирск
Анализировать большие объемы аудиоданных (работа с ClickHouse) и проводить EDA для поиска неочевидных закономерностей. Формулировать гипотезы, жестко привязанные к бизнес...
Зарплата не указана
Страховая компания Сбербанк страхование · Москва
Проектирование архитектуры решений согласно стандартам компании, изучение новых технологий и подходов к реализации задач, защита решений на архитектурных комитетах.
Зарплата не указана
Страховая компания Сбербанк страхование · Москва
Настройка и поддержка дата-продуктов и инфраструктуры вокруг них. Контроль инцидентов инфраструктуры, обеспечение надёжности и observability. Сопровождение текущих интеграций и...
Зарплата не указана
Страховая компания Сбербанк страхование · Москва
Идентификация объекта страхования и оценка приемлемости запрашиваемых клиентом условий. Определение факторов, влияющих на вероятность страхового случая и размер убытков, а...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.