Разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов. Исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like...
Компания набирает: 3438 вакансий
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 Сеть Продаж.
Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка.
Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.
Требования
компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.
Плюсом будет
глубокого погружен в тематику эволюционных агентов, понимаешь принцип работы и лично разворачивал OpenClaw, Ouroboros или аналогичные решения
понимание принципов работы голосовых и текстовых ассистентов
опыт работы с распределенной инфраструктурой (Hadoop, HDFS, Hive, Spark)
имеешь опыт с ELK, Jenkins, Kafka, OpenShift
опыт работы с СУБД GreenPlum
следишь за трендами и актуальным состоянием AI, интересуешься большими языковыми моделями.
Условия
график 5/2, офис на м. Кутузовская;
режим работы на выбор - офис или гибрид
достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
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+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
Вакансия опубликована 23 октября, проверена 26.10.2026. 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 «Senior Data Scientist / MLE»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 26.10.2026 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 …
Масштабирование данных: увеличение объемов данных для обучения на несколько порядков, построение эффективных пайплайнов их фильтрации и подготовки. Развитие архитектуры и...
Обеспечивать полный цикл создания AI-продуктов: от исследования данных и прототипирования до промышленного внедрения и мониторинга. Участвовать в полном цикле...
Рекомендации на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование). Рекомендации на странице продукта (похожие товары, "с этим товаром покупают", Metric...
Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 19 октября
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...