СБЕР · Москва

Senior Data Science — СБЕР

Ведение всех этапов AI-проекта: от постановки задачи и требований с бизнес-заказчиком до внедрения и мониторинга. Разрабатывать с нуля...

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

Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке.

Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе машинного обучения в бизнес-процессы Сети продаж банка.

Сейчас мы ищем в команду MLE Data Scientist’а.

Обязанности
  • Ведение всех этапов AI-проекта: от постановки задачи и требований с бизнес-заказчиком до внедрения и мониторинга;
  • Разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов;
  • Разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей;
  • Принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов, ML приложений и AI-сервисов;
  • Проектировать и разрабатывать backend-части наших систем;
  • Стэк: 50% Classic ML + 50% Agents.
Требования
  • Компетенции: Python, DE, ML (Classic ML + NLP), Statistics, LLM/Agents, MLOps;
  • Развитые soft-skill для общения с заказчиком;
  • Понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений;
  • Уметь писать хороший и понятный пром-ready код;
  • Опыт промышленной разработки на python от 2-ух лет;
  • Хорошей знание алгоритмов, структур данных, GIL, async;
  • Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных, понимание границ применимости каждого вида из них;
  • Опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных систем;
  • Будем иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, Spark, Hadoop, GPU, BitBucket.
Условия
  • Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;)
  • График 5/2, офис на м. Кутузовская, гибрид;
  • Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);
  • ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;
  • Социальная поддержка сотрудников;
  • Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей;
  • Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;
  • Бесплатная подписка СберПрайм с возможностью подключения 3 родственников, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;
  • Корпоративная пенсионная программа

Вакансия опубликована 17 сентября, проверена 17.09.2026. 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.

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Senior Data Science»?

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 17.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

СБЕР

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 …

Открытых вакансий: 3438

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Team Lead Data Scientist (команда Сервисов Мониторинга корпоративных клиентов)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Менторство и развитие исследователей данных, мл-инженеров и разработчиков команды. Разбор инцидентов, ответственность за бизнес-эффект продукта, расчет финансового эффекта...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Machine Learning Engineer Middle/Senior

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Data Scientist

Зарплата не указана

Азиатско-Тихоокеанский Банк · Москва

Разрабатывать и внедрять ML-модели для прогнозирования поведения клиентов-физических лиц и розничного продуктового портфеля Банка. Рассчитывать ожидаемые денежные потоки...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Другие вакансии компании

Дизайнер / AI-аналитик

до 250 000 ₽

СБЕР · Москва

Разработка и развитие фирменного визуального стиля аналитических материалов по AI, технологиям и рынкам. Создание единой дизайн-системы и библиотеки шаблонов...

От 3 до 6 летДизайнерОпубликована 3 сентября

Охранник

от 132 000 ₽+12% к среднему

СБЕР · Москва

Осуществлять контрольно-пропускной режим на закрепленном объекте. Защищать объекты, жизни и здоровье сотрудников и клиентов. Проводить проверочные мероприятия по своему...

От 1 года до 3 летОхранникОпубликована 17 сентября

Главный специалист по финансовому оздоровлению физических лиц

от 208 000 ₽+89% к среднему

СБЕР · Норильск

Наша команда помогает урегулировать задолженность по кредитным обязательствам добросовестным клиентам Сбера, попавшим в сложную финансовую ситуацию, и, совместно с ФССП...

Нет опытаСпециалист по взысканию задолженностиОпубликована 16 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.