Исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов. Разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER.
Компания набирает: 3438 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
В нашей компетенции — создание, тестирования и вывод в промышленную среду моделей для бизнеса с корпоративными клиентами и финансовыми институтами Департамента глобальных рынков Сбера.
Мы помогаем внутренним и внешним клиентам увеличивать доходность, создаем информационную платформу, проводим анализ финансовых рынков, работаем с разными форматами данных, в том числе, занимаемся текстовой аналитикой.
Обязанности
исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов
разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER
автоматизация и оптимизация процесса продаж инструментов глобальных рынков
осуществление fine-tuning’a LLM
имплементация RAG’ов на основе данных Банка
развитие платформы по использованию и развитию LLM
высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
предпочтителен опыт в финансовой сфере, финтехе или области анализа данных (от 3- х лет)
детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов
опыт управления проектами и взаимодействия со смежными командами
глубокое понимание инструментов финансового рынка является дополнительным преимуществом
уверенное владение Python
опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
формат работы - офис (ст.м. Ленинский проспект)
ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Вакансия опубликована 18 сентября, проверена 19.09.2026. 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 «Senior NLP Data Scientist, Quant»?
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 19.09.2026 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 …
Ценообразование. Uplift-моделирование. Задачи ранжирования. Модели склонности. Look-a-like. Response модели. Работа с регрессионными таргетами. Кластерный и факторный анализ.
Проектировать и реализовывать пайплайны, которые превращают данные из разных источников в формат, пригодный для обучения моделей. Стабилизировать основной путь конвертации...
Проектировать и создавать исследовательскую ML/AI платформу для генерации сигналов по акциям, фьючерсам, валютам, процентным ставкам, кредитным инструментам, сырьевым товарам...
Развёртывание и сопровождение компонентов дата-платформы в Kubernetes: Airflow, Spark, объектное хранилище, каталог Iceberg. — Разработка и поддержка Helm-чартов, настройка...
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 16 сентября
Строить ML модели на основе различных данных: табличные, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.), текстовые. Писать production-ready код...
Разработка и развитие фирменного визуального стиля аналитических материалов по AI, технологиям и рынкам. Создание единой дизайн-системы и библиотеки шаблонов...