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