Junior/Middle Data Scientist (Classic ML)

Summary

Data Scientist validating ML and LLM models across Sberbank's business domains—challenging developer approaches, building alternative solutions, and contributing to AIVA, an LLM-based validation agent. Core stack: Python, pandas, PyTorch.

Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения. А ещё разрабатываем свой продукт — **AIVA**, LLM-агента, который автономизирует валидацию. Сейчас мы ищем **Data Scientist в направление валидации** с фокусом на анализ, построение и валидацию моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка.* разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии) * проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков. * разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки * автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг) * проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка * участвовать в разработке AIVA — нашего агента-валидатора на LLM: сценарии проверок, оценка качества ответов агента, обкатка на реальных валидациях **Технологический стек:** **Базовый стек:** python, pandas, pytorch **Будет плюсом:** * Spark * уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed) * продвинутый опыт с LLM/GenAI (langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др) **Инфраструктура:** * собственный Hadoop-кластер приличных размеров 🌭 * GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)* высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук * от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях) * глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей * опыт применения основных библиотек анализа данных. * базовые знания bash и git. **Будет плюсом:** * опыт построения индустриальных ML-решений * навык декомпозиции сложных задач и проактивный подход.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график - офис / гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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 * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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