Senior Data Scientist (Управление моделирования и исследования данных)

Дата размещения вакансии: 01.12.2025
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML для анализа биржевых стаканов облигаций. На основании этого будет предлагать оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам.

Обязанности

  • сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE
  • определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком
  • сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных)
  • управление ресурсом Middle DS
  • построение моделей по табличным данным
  • поиск аномалий во временных рядах
  • построение моделей предсказания временных рядов
  • классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций
  • генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных
  • создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров
  • адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке
  • тестирование различных гипотез.

Требования

  • опыт работы Data Scientist от 2 лет
  • образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
  • глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики
  • навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти)
  • понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM)
  • владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam)
  • владения pytorch или другими DL фреймворками
  • практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT)
  • опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers)
  • Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
  • Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

  • Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • Гибридный формат работы
  • Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
  • Корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • 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
  • Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.