Search jobs right inside Claude, ChatGPT or Cursor. Connect freehire over MCP — free, no account needed to search.
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 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,…
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…
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…
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…
ML engineer/researcher on Sber's СберKids team building the СберКот agent on the GigaChat LLM: designs LLM agent logic (planning, memory, tool calling), RAG systems, fine-tunes models with LoRA/QLoRA, and builds LLM evaluation (LLM-as-a-judge, guardrails) plus dataset creation and annotation. Hybrid role based in the Moscow office.
Data Scientist at Sber building an AI agent that orchestrates ML models for bond market analysis and trading recommendations, plus payment reconciliation and time-series anomaly monitoring tools. Daily work spans tabular ML, time-series anomaly detection/forecasting, and NLP/LLM/RAG development in Python with Hadoop/PySpark, based in a Moscow office.