СБЕР · Москва

Стажер Data scientist — СБЕР

Участвовать в полном цикле разработки моделей по рискам розничного бизнеса: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка артефактов для...

Берут без опытаКомпания набирает: 3438 вакансий

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Опыт не требуется: подойдёт новичкам и тем, кто переходит из смежной профессии. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.

Описание вакансии

Центр портфельного риск-моделирования в поисках стажера в области Data Science.

Обязанности
  • участвовать в полном цикле разработки моделей по рискам розничного бизнеса: постановка задачи, сбор данных, разработка ML-модели, подготовка артефактов для внедрения
  • исследовать источники данных и современные архитектуры для повышения качества работы моделей
  • написание алгоритмов для целей сегментации выдач по риск-доходности
  • презентация результатов исследований бизнес-заказчиками.
Требования
  • опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек)
  • знание ключевых методов и алгоритмов в области Machine Learning
  • знание Python и библиотек Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers.
  • навыки работы с базами данных, знание SQL, PySpark
  • высокий уровень ответственности и самостоятельности

Будет плюсом:

  • опыт стажировок
  • опыт с LLM и AI-агентами
  • учебные знания в области розничного кредитования, портфельного управления и математики кредитных рисков.
Условия
  • оплачиваемая стажировка
  • возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская)
  • корпоративный спортзал и зоны отдых.

Вакансия опубликована 14 сентября, проверена 18.09.2026. 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 «Стажер Data scientist»?

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: нет опыта. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 18.09.2026 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.

Data Engineer

Зарплата не указана

АРЕАЛ · Санкт-Петербург

Аудит и развитие: Принять текущую инфраструктуру данных, провести ревизию существующих пайплайнов и архитектуры хранилища. Интеграция: Проектирование и разработка надежных ETL...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 14 сентября

Junior Data engineer+analyst (DWH)

Зарплата не указана

Maxima.tech · Казань

БД - MS SQL Server. BI - PowerBI. Оркестратор данных - AirFlow. Сервисы аналитики (Яндекс.метрика, Appmetrica). Подключение новых источников данных (БД, API, файлы).

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 15 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

Финтехсервис · Нижний Новгород

Разрабатывать и оптимизировать сложные SQL‑запросы в PostgreSQL (с использованием оконных функций: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD, SUM OVER).

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 15 сентября

Quantitative Researcher / Количественный аналитик / Квант-аналитик

Зарплата не указана

Коннективити Солюшнз · Санкт-Петербург

Анализ ликвидности и транзакционных издержек (TCA) на российских и зарубежных площадках. Разработка моделей для оптимальной маршрутизации ордеров (smart order routing...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 14 сентября

Разработчик интеграционной платформы / ESB (Apache Camel / Kafka / NiFi)

Зарплата не указана

Мрия (Mriya Resort) · Казань

Специальные предложения для сотрудников от партнёров компании. Реализация ETL/ELT-потоков и потоковой обработки данных (stream processing). Обеспечение надёжности доставки...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 11 сентября

Data Scientist / ML Engineer Middle+/Senior

Зарплата не указана

Айти Дев Линк · Уфа

Компания занимается разработкой программных решений, аналитических систем и продуктов на основе обработки данных. Задачи. — разработка и внедрение ML-моделей. —

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 10 сентября

Другие вакансии компании

Senior QA Automation Engineer (HR-платформа)

от 260 000 ₽+117% к среднему

СБЕР · Москва

Тестирование приложений: Web-приложение (включая PWA), Backend-тестирование, API-тестирование, мобильные приложения (Android, iOS, iPad). Работа с Jira (управление задачами...

От 3 до 6 летТестировщикОпубликована 17 сентября

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

Персональный менеджер Сбер Премьер

от 225 900 ₽+51% к среднему

СБЕР · Москва

Вести инвестиционный портфель клиента. Готовить для клиента предложения по оптимальному набору продуктов и услуг в зависимости от его профиля.

От 1 года до 3 летМенеджер по продажамОпубликована 17 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.