Point your AI agent at freehire and let it find you a job.

Get the CLI →

ПАО Сбербанк

NewBe an early applicant

Data Scientist / Product Analyst

Posted Updated
Discussion

Summary

Data Scientist / Product Analyst on Sberbank's online lending team: analyze data, test hypotheses, build and validate ML models (including interpretable XAI models), and prototype and deploy them into production. Core stack: Python (scikit-learn, pandas, numpy), SQL/PostgreSQL, Docker, FastAPI; hybrid format with 4 days in the Moscow office.

Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично. Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования. Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы. Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами. Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны. Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России! Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!* анализ данных и проверка гипотез для решения бизнес-задач * определение требований к данным (объём, качество, источники) * разработка и валидация моделей машинного обучения (ML, статистические методы) * Feature engineering: подготовка и проектирование признаков * разработка интерпретируемых моделей и explanation-инструментов (XAI) * подготовка прототипов моделей для пилотирования и внедрения * контроль корректности реализации и автоматизации моделей на этапе внедрения * формирование предложений по решению бизнес-задач аналитическими методами * визуализация результатов и подготовка презентаций для заказчика * консультирование заказчика при постановке задач.* опыт работы на позиции Data Scientist / аналитика данных — от 2 лет * Python — уверенное владение, включая основные библиотеки для ML и анализа данных: scikit-learn, pandas, numpy * SQL — составление запросов средней и высокой сложности; опыт работы с PostgreSQL * знание классических методов ML (регрессия, классификация, кластеризация, ансамбли) * опыт feature engineering и подготовки данных для моделей * понимание принципов валидации моделей и борьбы с переобучением * опыт подготовки прототипов и передачи моделей в эксплуатацию * навыки визуализации данных и презентации результатов * математическое моделирование, статистика, системный анализ * опыт построения ML-пайплайнов и развертывания моделей (Docker, FastAPI). Будет плюсом: * опыт работы с интерпретируемыми моделями (XAI) * опыт работы с большими данными (PySpark, Hive, HDFS) * опыт развёртывания и поддержки моделей в production * опыт работы в банковской / финансовой сфере * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах * навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.* гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

What they ask for

Required

  • 2+ years experience as Data Scientist / data analyst
  • Confident Python, including scikit-learn, pandas, numpy
  • SQL: medium and high complexity queries; PostgreSQL experience
  • Knowledge of classical ML methods (regression, classification, clustering, ensembles)
  • Feature engineering and data preparation experience
  • Understanding of model validation principles and overfitting prevention
  • Experience preparing prototypes and transferring models to production
  • Data visualization and result presentation skills
  • Mathematical modeling, statistics, systems analysis
  • ML pipeline building and model deployment (Docker, FastAPI)

Preferred

  • Experience with interpretable models (XAI)
  • Big data experience (PySpark, Hive, HDFS)
  • Deploying and supporting models in production
  • Banking / financial sector experience
  • Skills with generative AI models
  • Experience creating and using AI agents
  • Experience using GigaChat, Kandinsky and analogs in products
  • Tool-level AI proficiency for analysis, generation and automation

Skills

See also

Data Science jobs by country — openings, pay and top skills →

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.

A new version of freehire is available