Skip to content
Search jobs inside your AI agent. Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex, Gemini, Cursor and Grok
Connect

Сбер2B

NewBe an early applicant

Data Scientist

Posted
Discussion

Summary

Data Scientist (AI) on a maternity-leave cover position at Sber2B in Moscow (on-site): designs AI-agent architectures on langflow/langchain/langgraph, builds a RAG system on OpenSearch, and works on NLP tasks — semantic search, classification, clustering, summarization, prompt engineering and model fine-tuning with Python/PyTorch.

Сейчас мы ищем Data Scientist (AI) на декретную ставку.

Чем предстоит заниматься:

  • Разработкой архитектуры AI-агентов на основе langflow, langchain, langgraph, cowork
  • Семантическим поиском и сопоставлением текстов
  • Работой с базами данных: сбором, обработкой, хранением (OpenSearch, для RAG)
  • Разработкой RAG-системы
  • Изучением актуальных NLP-моделей, внедрением DL-моделей
  • Разработкой чат-бот моделей и моделей для других NLP задач
  • Промпт-инжинирингом для LLM
  • Кластеризацией, классификацией (обычной и multi-label), саммаризацией текстов
  • Обучением и дообучением моделей, оценкой качества моделей

Мы будем рады познакомиться, если у тебя есть:

  • Python/классический ML/Pytorch
  • Опыт работы с фреймворками для работы с LLM (langflow, langchain, langgraph, autogen, llamaindex)
  • Знания принципов RAG
  • Опыт работы с семантическим поиском (embedding-модели)
  • Опыт работы с векторными базами данных (Opensearch, elasticsearch)
  • Опыт решения практических NLP-задач (Classification, Clustering, NER, Summarization, Question Answering)
  • Понимание принципов и алгоритмов классического ML, хорошее понимание DL
  • Опыт перевода бизнес-задач в термины ML
  • Опыт работы с git

Будет преимуществом:

  • Практический опыт разработки AI-агентов на LLM-фреймворках
  • Vide-coding — умение, опыт и готовность, работа на скорость
  • Практический опыт NLP (например, BERT-модели — делал, дообучал)
  • Построение и оптимизация RAG-систем — понимание структуры, инструментов и их отличий

Что мы предлагаем:

  • Работу в аккредитованной IT-компании;
  • Удобный офис (м. Калужская, ул. Обручева 30/1 с.2);
  • Ежегодный бонус по итогам работы;
  • Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока;
  • Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
  • Специальные условия для страхования семьи;
  • Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
  • Корпоративное обучение;
  • Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
  • Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
  • Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.

Почему у нас классно работать:

  • Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
  • Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
  • Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
  • Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.

Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.


Остались вопросы по вакансии, пиши на почту рекрутеру:

Журбина Ксения kbzhurbina@sber2b.ru

Skills

Apply

See also

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