Junior/Middle Data Scientist (Classic ML)

Дата размещения вакансии: 31.08.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

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.

Обязанности

  • 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)

Требования

  • 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.

Условия

  • 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.