Фон компании

Teamlead Data Science

Зарплата не указана
Москва
Требуемый опыт: от 3 до 6 лет
График: 5/2, 1/3
О вакансии:

Мы создаем сервисы кредитования в Сбербанке, позволяющие клиентам быстро и удобно получать кредиты онлайн. Клиент может подать заявку на получение кредита через мобильное приложение или WEB, получить одобрение всего за две минуты и мгновенно перевести средства на свою банковскую карту или счет, без необходимости посещать отделение банка лично.

Наш проект постоянно развивается. Мы планируем улучшать клиентский опыт и развивать наши сервисы внедряя механики динамического ценообразования.

Работа в нашей команде позволит вам принять участие во всех этапах разработки высоконагруженных распределённых систем, начиная от проектирования и заканчивая внедрением в промышленную эксплуатацию. Вы сможете активно влиять на создание новых продуктов и улучшение существующих бизнес-процессов, применяя современные технологии и подходы.

Возможность углублять знания и улучшать навыки в области современного программирования и управления проектами.

Комфортные условия труда - современное оборудование и стабильность занятости в одной из крупнейших финансовых организаций страны.

Присоединяйтесь к нашей команде и станьте частью инновационного процесса, создающего удобные решения для миллионов пользователей по всей России!

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Обязанности

  • руководство командой DS (продуктовый и исследовательский треки) плюс собственная инженерная работа — от архитектуры ML/AI-решений до инструментов для fine-tuning LLM
  • управление командой DS: постановка и декомпозиция задач, приоритизация, контроль качества
  • менторство, код-ревью, стандарты разработки и исследований; участие в найме
  • архитектура ML/AI-решений, обоснование выбора методов и моделей
  • разработка инструментов fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA): подготовка датасетов, пайплайны обучения, оценка качества
  • разработка и валидация ML-моделей, feature engineering, вывод в production
  • исследовательские гипотезы, дизайн экспериментов, статистическая оценка, прототипы новых подходов
  • предложения по решению бизнес-задач аналитическими методами, консультирование заказчика, презентация результатов.

Требования

  • одинаково уверенная работа как исследователь/моделист и как инженер, доводящий AI-решения до работающего продукта
  • алгоритмы и структуры данных на уровне понимания внутреннего устройства, а не вызова библиотек: базовые (сортировки, поиск, деревья, графы, динамическое программирование, оценка сложности), классический ML (линейные модели, градиентный бустинг, SVM, кластеризация), DL (обратное распространение, оптимизаторы SGD/Adam, механизмы внимания, трансформеры), LLM-инженерия (токенизация BPE, LoRA/QLoRA, ANN-поиск)
  • умение разобрать алгоритм по статье и реализовать в коде
  • готовность самостоятельно разрабатывать скиллы и тулы для LoRA/QLoRA-адаптации LLM
  • Data Scientist / ML-инженер — от 4–5 лет
  • техническое лидерство или менторство — от 1–2 лет
  • вывод моделей в production и их сопровождение; исследовательская работа
  • Python (scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch), SQL/PostgreSQL
  • классический ML, валидация моделей, статистика, математическое моделирование
  • NLP/LLM: трансформеры, Hugging Face Transformers, LLM API, LangChain; промпт-инжиниринг, RAG
  • практический опыт обучения нейронных сетей: трансформеры + минимум 2–3 типа архитектур (CNN, RNN/LSTM, VAE, RL-агенты)
  • MLOps: ML-пайплайны, Docker, FastAPI, Git, воспроизводимость экспериментов
  • готовность проводить код-ревью и давать развивающую обратную связь
  • способность понятно объяснять технические решения нетехнической аудитории
  • постановка задач команде, оценка трудоёмкости; готовность развивать управленческие навыки в процессе.

Будет плюсом:

  • XAI, большие данные (PySpark, Hive, HDFS), банковская / финансовая сфера
  • опыт построения модели, давшей измеримый бизнес-эффект (метрики, выручка, экономия ресурсов)
  • участие в соревнованиях Kaggle или аналогичных.

Условия

  • гибридный формат работы (4 дня офис) на Кутузовском, 32к1
  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
  • 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
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

О компании

avatar_sber
СБЕР
5958 отзывов

💚🚀 Хотите работать в компании, где каждый день создаются новые технологии и возможности? Добро пожаловать в Сбер! Здесь можно развиваться в своей профессии, осваивать новые направления, работать над масштабными задачами и строить карьеру вместе с сильной командой.

Сбер — место для развития

Мы создаём продукты и сервисы, которыми каждый день пользуются миллионы людей. Развиваем технологии, запускаем новые проекты и постоянно ищем решения, которые делают жизнь клиентов проще.

За большими продуктами стоят люди — разработчики, аналитики, менеджеры, специалисты по продажам, финансам, маркетингу, клиентскому сервису и десятки других профессиональных команд.

Поэтому в Сбере можно найти работу в самых разных направлениях. Неважно, начинаете вы карьеру или уже являетесь опытным специалистом, — у нас есть возможности для профессионального роста.

Работа в Сбере — это возможности

Мы хотим, чтобы каждый сотрудник мог развиваться и раскрывать свой потенциал. Поэтому большое внимание уделяем обучению, новым знаниям и профессиональному росту.

Вы можете углубляться в своей специальности, осваивать новые компетенции или пробовать себя в другом направлении. Развитие не ограничивается одной должностью — карьерный путь может меняться вместе с вашими интересами и целями.

Учитесь новому каждый день

Технологии и профессии постоянно меняются, поэтому учиться новому особенно важно. Мы создаём возможности для развития профессиональных и личных навыков, чтобы сотрудники могли уверенно справляться с современными задачами и двигаться дальше.

Внутри компании можно получать новые знания, обмениваться опытом с коллегами и развивать экспертизу на реальных проектах.

Работайте над задачами, которые имеют значение

В Сбере много разных команд и проектов. Здесь можно заниматься технологиями, создавать цифровые продукты, развивать клиентские сервисы, работать с данными, финансами, маркетингом, продажами и другими направлениями.

Каждая команда решает свои задачи, а общий результат складывается из работы людей с разной экспертизой.

Расти можно вместе с командой

Мы ценим инициативу, профессионализм и желание развиваться. Нам важно, чтобы сотрудники могли влиять на результат своей работы, предлагать идеи и брать на себя новые задачи.

С опытом появляются новые возможности: можно развиваться как эксперт, становиться руководителем или переходить в другое направление внутри компании.

Найдите работу в Сбере

Ищете первую работу? Хотите сменить профессию? Уже являетесь опытным специалистом и ищете масштабные проекты для развития? Посмотрите актуальные вакансии Сбера и выберите направление, которое подходит именно вам.

💚 Выбирайте профессию.
🚀 Развивайтесь.
✨ Создавайте новое вместе с нами.

Сбер — место, где есть возможности для роста и развития.

*Демонстрационный профиль — компания ещё не зарегистрирована