Senior Data Scientist

Дата размещения вакансии: 13.03.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Наша команда решает широкий спектр DS-задач с применением передовых ML/DL алгоритмов и инструментов в Департаменте Глобальных Рынков. Все задачи проходят полный цикл: от сбора и анализа данных до внедрения моделей в ПРОМ и оценки финансового эффекта. Ищем Senior Data Scientist в направление оптимизации ценообразования.

Обязанности

  • строить и улучшать модели прогноза спроса с учётом ценовых факторов
  • разрабатывать алгоритмы поиска оптимальной цены и внедрять их в продуктовый контур
  • оценивать причинно-следственные эффекты изменений цен от внедренных алгоритмов
  • участвовать в R&D-экспериментах: моделирование рыночной среды, RL-подходы к ценообразованию, исследование применимости современных DL-архитектур в наших задачах (TFT и др.).

Требования

  • уверенный практический опыт классического ML на табличных данных — линейные модели, бустинг и тд
  • опыт работы с RL алгоритмами в промышленной среде(многорукие бандиты, Q-learning, PPO)
  • опыт работы с временными рядами: прогнозирование спроса, цен, сезонности
  • знание математической статистики и методологии A/B тестирования
  • уверенный Python
  • математическое или техническое образование.

Будет плюсом:

  • опыт с задачами оптимизации
  • опыт работы с DL (PyTorch и др.), современными архитектурами для прогнозирования временных рядов
  • опыт работы с симуляцией рыночной среды для RL
  • опыт работы с большими данными: Spark, GreenPlum
  • знание эконометрических методов: моделирование эластичности и ценовой чувствительности спроса
  • понимание специфики экспериментов в ценообразовании, умение оценивать причинно-следственные эффекты изменений цен с применением causal ML техник
  • умение самостоятельно выстраивать методику валидации моделей — от офлайн-метрик до онлайн-экспериментов.

Условия

  • офис Вавилова д.19
  • гибридный формат работы
  • конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
  • ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
  • материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
  • дисконт-программы от компаний партнеров
  • бесплатный фитнес на территории работодателя
  • внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.