Search jobs right inside Claude, ChatGPT or Cursor. Connect freehire over MCP — free, no account needed to search.
Мы — core-команда, которая отвечает за ML для понимания аудио во всем Сбере. За последний год мы выложили в open source SOTA-модель для распознавания речи на русском языке — GigaAM , а прошлой весной первыми в России…
Мы ищем сильного Deep Learning инженера для развития и вывода на принципиально новый уровень GigaAM — лучшей open-source модели для распознавания речи на русском языке. GigaAM — это не только исследовательский проект,…
Senior Data Scientist/MLE in Sberbank's Sales Network Data Science division, building AI agents, microservices and ML models (classic ML, deep learning, LLMs) end-to-end — from research to production backends — to automate the bank's sales processes. Core stack: Python, MLOps, generative AI (GigaChat, Kandinsky). Office/hybrid in Moscow.
Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе больших данных в бизнес-процессы банка, связанные с обслуживанием клиентов. Обязанности Анализ, загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из…
Команда продукта «Smart Support» работает для 200 тысяч сотрудников Сбера и занимается разработкой удобных и комфортных инструментов ИТ-поддержки. Наши сервисы направлены на поддержку и решение проблем пользователей с…
Команда «Мотивационный профиль» создает новый подход к работе с клиентом, который позволит перейти от классической персонализации к более глубокому пониманию человека на основе психологии. Мы извлекаем из данных…
Product analytics for Sber's omnichannel client-communication optimizer (B2C bank & ecosystem products): define success metrics, analyze funnels, run A/B tests, research new data sources, and automate team analytics. Core stack is SQL and Python (pandas/numpy/matplotlib/seaborn); Hadoop/Spark/BI tools are a plus. Office-based in Moscow.
Наша команда занимается внедрением AI в процессы Банка в кооперации с коллегами из Казначейства. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл агента - от сбора требований до внедрения решения в бизнес-процессы.…
Наша команда отвечает за оценку модельного риска и независимый контроль генеративных моделей Банка. В нашей зоне ответственности GigaChat — текстовые и мультимодальные LLM — и open-source модели: команда первой видит,…
Chief systems architect at Sber's Quantum Technologies Center, designing computing architectures for photonic analog-coprocessor AI accelerators: analyzing device strengths/weaknesses, defining requirements across optical, analog and digital electronics layers, and planning rollout of the Center's accelerators. Office or hybrid in Moscow (Tulskaya metro).
Data analyst on Sber's team building the recommendation system for Sber ecosystem products and services. Day to day: measuring campaign and pilot effectiveness, investigating metric changes, finding new data sources, exploratory analysis and hypothesis testing with the DS team, and defining data-quality checks. Core stack: SQL, Python (pandas/numpy), statistics and A/B testing.
Наша команда отвечает за независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка. Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы…
Дивизион «Моделирование и исследование данных» ищет опытного специалиста в области Data Science в Блоке Сеть Продаж. Ищем опытного DS, который вместе с командой будет строить топовые AI-решения на современном…
Команда специализируется на разработке решений для анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Упор делается не только на применение state-of-the-art CV-решений и больших мультимодальных LLM, но и моделей,…
В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и…
В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут…
Leads the ML/AI direction for Sber's personalized client communications team: managing 10+ data scientists, building recommendation and propensity models that pick the best offer, channel and contact time, improving A/B testing, and integrating LLMs (RAG, generated personalized offers) into production across 100+ bank products.
Builds and ships Sber Bank's recommendation models to production: develops end-to-end ML and data-processing pipelines over petabyte-scale data with PySpark, writes efficient PyTorch training/inference code on GPU clusters, and optimizes high-load recommendation services. Stack: Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, PyTorch, MLflow.
Data/ML engineer at Sber building a GenAI platform that automates marketing campaigns via autonomous multi-agent systems. Day to day: designing and deploying real-time multi-agent pipelines, plus building the data layer — ETL, warehouses, and analytical marts on GreenPlum and Hadoop using advanced SQL, Python/Scala and pySpark.
Наша команда развивает пользовательские сценарии и персонализацию предложений в Диалоговых каналах банка. Наша цель — объединение канальных сценариев взаимодействия с клиентом в единый омниканальный процесс, создание…
We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.