Опыт работы DS/ML-инженером от 3х лет. Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering. Опыт построения RAG-систем...
Продакшен-опыт в детекции, классификации, трекинге. PyTorch и экосистема (torchvision, timm и т.д.). Оптимизация моделей: ONNX/TensorRT, квантизация, профилирование.
Опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет с навыком создания production-ready ML-решений. Экспертное понимание математики, лежащей...
Аккуратен при работе с данными. Имеет отличные теоретические и практические знания классического и нейросетевого NLP, имеет опыт работы с GPT.
Опыт работы с рекомендательными системами от 2х лет. Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей...
Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера. Наличие разработанных моделей в...
Опыт разработки ML-решений от 3-х лет. Уверенное владение SQL, Python (pandas, sklearn, CatBoost/XGboost, PyTorch/Tensorflow и т...
Опыт работы в области ML/Data Science. Высшее техническое/математическое/ИТ. Уверенный Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn). Навыки написания чистого...
Сильный Python и опыт работы с PySpark, ClickHouse, S3 или аналогичными хранилищами. Опыт разработки и вывода в прод ML...
Опыт работы в роли Data Science от 3-х лет. Наличие высшего образования. Опыт разработки и внедрения ML-решений в...
Опыт production-разработки ML-систем от 5 лет. Глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms). Практический опыт с RAG...
Опыт работы Data Scientist от 3х лет. Опыт работы с NLP от 2 лет. Практический опыт проведения процедур оценки...
Мы ищем системного аналитика с опытом работы в сфере искусственного интеллекта (AI) для активного участия в разработке и внедрении инновационных решений на базе AI, направленных на повышение эффективности наших бизнес-процессов. Обязанности Работа над реализацией масштабируемых решений с использованием технологий искусственного интеллекта (ML, GenAI, LLMs, RAG, AI Agent и Multi AI Agents); Изучение реальных проблем бизнеса и превращение их в эффективные AI-решения; Активное участие в роли системного аналитика в ключевых инициативах в области ИИ по повышению продуктивности и улучшению процессов в компании; Обеспечение соответствия решений стандартам информационной безопасности и регламентам компании; Совместная работа с командой специалистов по искусственному интеллекту (data scientists, AI/ML разработчики, аналитики, QA) и другими Agile-командами Компании; Освоение и активное применение новейших технологий и тенденций в области искусственного интеллекта. Обеспечение качественной передачи требований специалистам и разработка необходимой технической документации. Требования Общий стаж не менее 5 лет в роли системного аналитика в IT-проектах, из них минимум от 1 года с фокусом на AI/ML, data-driven проектах или финтех; Высшее образование (бакалавр/магистр) в области IT, математики, робототехники; Опыт анализа требований для AI-систем, включая ML-модели, data pipelines и интеграции (например, с LLM, RAG или предиктивной аналитикой) (Желательно) Навыки эффективного общения с бизнес-заказчиками и разработкой; Владение нотацией UML (sequence, class, ER-диаграммы); Опыт анализа требований заказчика и формирование технического решения; Опыт проектирования систем с ML-компонентами (LLM, NLP,ML, computer vision, или предиктивной аналитике), включая оценку производительности и ресурсов; Опыт проектирования и описания интеграционных взаимодействий на системном уровне; Практически знания принципов обмена данным через очереди и брокеры сообщений; Знание основных принципов REST/Web сервисов, очередей сообщений, XML/JSON; Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Киевская); Льготные ипотечные условия кредитования; Выгодная подписка на продукты и услуги компаний партнеров; ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Занимались построением рисковых моделей. Имеете практический опыт полного цикла решения ML задачи: предобработка данных, выбор алгоритмов и тюнинг их параметров...
Высшее физико-математическое или финансовое образование (допускаются выпускные курсы магистратуры). Более двух лет опыта работы аналитиком данных в индустрии.
Закончили высшее техническое/математическое образование. Работаете DS не менее 2- х лет. Понимаете принципы классического ML, владеете стандартным набором python...
Уверенные знания Python (3.10+). Опыт работы с библиотеками: Pandas, NumPy, Scikit-learn. Умение писать production-ready код.
От трех лет опыта в DS. Уверенное владение ML- и DL-стеком Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas...
Опыт в Python + ML от 3 лет. Практический опыт работы с классическими uplift-моделями (T-learner, X-learner, DR...
Свободное владение SQL, понимание NoSQL, знание современных СУБД PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse и/или импортозамещенных аналогов). Опыт формирование бизнес и функциональных...
Высшее образование в области математики, статистики, информатики или смежных областях. Опыт работы в области Data Science или Machine Learning от...
Образование: высшее в математике / статистике / информатике. Опыт: от 3 лет в Data Science или аналитике данных, включая опыт работы с...
Хорошая математическая база и знание классических ML-алгоритмов. Профильное образование в сфере Data Sciense (Искусственный интеллект/ Машинное обучение).
Доводить алгоритмы до продакшена совместно с инженерами. Компетенции. Опыт работы с временными рядами (time-series). Опыт работы с классическим стеком...
Опыт/понимание: Git, CI/CD, контейнеризация (Docker), трекинг экспериментов/артефактов (MLflow или аналог), базовый мониторинг (качество модели, drift, data quality...
Высшее оконченное техническое\экономическое образование. Опыт прикладного эконометрического и статистического моделирования не менее 2х лет в сфере рекламы и...
Опыт разработки и вывода в production LLM‑приложений, особенно агентов (LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel). Глубокое понимание паттернов: ReAct, Reflection...
Опыт работы DS/ML от 2 лет. Умение решать на практике NLP задачи, в том числе с использованием LLM.
Strong ability to present work results clearly and effectively. Experience mentoring junior scientists, students, or analysts in research projects is...
Опыт разработки или валидации моделей PD или LGD/EAD. - Отличное знание теории вероятностей, мат. статистики, эконометрики. - Знание нормативных документов Банка...
Уверенное знание Python и опыт разработки на нём. Понимание алгоритмов и структур данных. Практический опыт работы с PyTorch.
Высшее экономическое образование. Опыт работы в банках или по банковскому направлению в финансовых, аудиторских или консалтинговых организациях. Опыт аналитической работы...
Familiarity with GCLP/CAP guidelines for bioinformatics reporting, data traceability, and integrity standards. Strong proficiency in Python and R; basic...
Высшее физико-математическое или техническое образование. Основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики. Уверенное владение языком программирования...
Высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук. Глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей.
Высшее техническое образование: программирование, прикладная математика. Последние пять лет по указанной специальности. Qt. С++. Python. OpenCV. YOLO. Object Tracking.
Высшие техническое образование. Уверенные Python, SQL. Коммерческий опыт решения аналитических задач в ритейле / банкинге / телекоме / e-commerce / FMCG (2-3...
Опыт работы в банковском/финансовом/телеком/ритейл секторе от 2-х лет в роли аналитика/DS, понимание банковских бизнес-процессов...
Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML \\ DL \\ NLP. Высшее техническое или физико-математическое образование.
Высшее техническое или математическое образование. Опыт в сфере машинного обучения и анализа данных от трех лет. Глубокое понимание принципов работы...
Высшее (специалитет, бакалавр) образование. Опыт работы от 2-х лет в области анализа данных и машинного обучения (банки, фин-тех).
Опыт работы в ведущих аналитических центрах и технологических компаниях на должности аналитик данных / ведущий аналитик / data scientist / специалист по моделированию.
Мы ищем Data Scientist (NLP, LLM) с релевантным опытом работы от 3 лет. Тестировать гипотезы по улучшению пользовательского опыта.
Знание теории вероятностей. Знание математической статистики и классических методов машинного обучения. Владение SQL, Python (pandas, sklearn). Умение анализировать бизнес-процессы.
Знание Python. Опыт работы в рекомендательных системах/поиске. Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет.
Высшее образование в области Data Science, математики, статистики или смежных направлений. Опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection...
Опыт работы Data Scientist / ML Engineer (2,5+ года). Уверенное владение Python и ML / DL-стеком. Практические навыки работы...
Создавай архитектуру AI-агентов будущего в Сбере. Мы строим систему управления операционными рисками экосистемы Сбера на основе агентного ИИ. Если тебе тесно в роли просто сильного разработчика, а хочется вести за собой команду единомышленников, реализуя проекты уровня Enterprise — тебе к нам. Мы ищем человека, который готов сочетать в себе лучшие качества разработчика, исследователя и наставника. Ты будешь не просто писать код, а определять техническое направление развития продуктов, которые влияют на безопасность и эффективность крупнейшего банка страны. Чем предстоит заниматься: создавать с нуля: Разрабатывать AI-агентов на базе GigaPlatform и других open-source LLM, которые потом пойдут в промышленную эксплуатацию тьюнить LLM: Адаптировать и дообучать наши собственные LLM (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO), делая их умнее на наших данных лидировать: Вести за собой команду из 4 сильных DS. Не просто распределять задачи, а участвовать в их росте, Code Review и формировании инженерной культуры внедрять: Участвовать в выводе агентов в продакшн и создавать библиотеки, которыми будут пользоваться другие команды работать на мощном железе: 8–16 A100 80 GB технологический стек: vLLM, ollama, llama.cpp, LangChain, LangGraph, Transformers, PyTorch Lightning. Что мы ценим и что даст тебе преимущество: опыт в DS от 2 лет математическая база: Высшее техническое образование с глубоким пониманием алгоритмов и структур данных экспертиза в ML/DL: Опыт обучения нейросетей (от классических RNN до трансформеров) мастерство RAG: Ты знаешь разницу между классическим RAG, GraphRAG и Agentic RAG, и понимаешь, где и что применить писать хороший код: Соблюдать принципы Clean Architecture, SOLID, поддерживать Git Flow будет крутым плюсом: Опыт в соревнованиях (Kaggle Expert+). Почему это «та самая» вакансия? У нас есть для тебя сложные задачи на стыке безопасности, больших данных и агентного ИИ. Ты получишь свободу в принятии технических решений, поддержку амбициозных идей и возможность видеть реальный эффект от своей работы в масштабах экосистемы Сбера. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный / удаленный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Мы ищем талантливого и целеустремленного Middle/ Seniour Data Scientist'a для решения амбициозных задач. Наша команда занимается моделированием процессов кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли Обязанности разработка и сопровождение моделей для автоматизации и оптимизации процессов розничного кредитования для различных кредитных продуктов аналитика больших объемов данных разных форматов (структурированные данные, последовательности, графы) эксперименты с нестандартными подходами обучения скоринговых моделей, в том числе нейронных сетей анализ эффективности новых источников данных для улучшения текущих кредитных процессов взаимодействие с бизнес-заказчиком по задаче, презентация полученных результатов. Требования физико-математическое, экономико-математическое образование глубокое понимание алгоритмов машинного и глубокого обучения, особенностей их применения на практике опыт работы от 1 года, в том числе опыт разработки моделей и фундаментальное понимание банковской доменной области уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy), ML (scikit-learn, catboost, lightgbm и т.п.) и DL (PyTorch) умение работать с большими объемами данных (eda, очистка, отбор и генерация признаков), навык написания и оптимизации SQL запросов опыт работы с Hadoop (Spark, Hive) и/или другими инструментами многопоточной обработки данных (Polars, Dask, GreenPlum) опыт работы в Jira/Confluence/Git желание разбираться в бизнес-процессах, предлагать способы их оптимизации. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская / м. Тульская формат работы: офис ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Мы, команда в Unit Data B2C, разрабатываем внутреннее веб-приложение для создания и управления клиентскими сегментами. Платформа позволяет кампейн-инженерам и аналитикам формировать целевые аудитории через UI с фильтрами по клиентским атрибутам, рассчитывать размер аудитории в реальном времени и публиковать готовые сегменты. В 2026 году мы планируем реализовать бэклог из множества задач, включая расширение функциональности конструктора сегментов, разработку ИИ-помощника, разработку интеграционных взаимодействий. Обязанности Разработка AI-агента (text2json, text2sql) для решения задачи автоматизированной сборки сегментов по запросам пользователей UI-интерфейса Разработка смежных агентов для работы мультиагентной системы и поддержания диалогового интерфейса взаимодействия с пользователями Написание документации Разработка промышленного кода для встраивания в фреймворки исполнения агентов Прохождение процедуры валидации агента Дообучение LLM для повышения точности ответов агента. Требования Опыт реализации ML-решений от интерпретации бизнес-потребности до мониторинга внедрённой модели от 3х лет Опыт разработки и внедрения ИИ-агентов с подтверждённым бизнес-эффектом Глубокое понимание архитектур и владение инструментами обучения современных языковых моделей Отличное знание python, в том числе асимптотик операций над базовыми классами Отличное знание SQL Сильная математическая подготовка Способность объяснять применяемые алгоритмы бизнес-пользователям Уверенное использование систем контроля версий. Будет плюсом: Опыт разработки стабильных мультиагентных систем Опыт и навыки работы с инженерным стеком: Clickhouse, Flink, Kafka, Hadoop, Spark Знание Java или Scala Опыт промышленной разработки асинхронных сервисов Опыт работы с реляционными и/или колоночными базами данных. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - гибрид/удаленка Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.