Сбер

Сбер

Старший аналитик-исследователь (Data Science / GenAI)

ОткрытаSeniorГибридМоскваОпубликовано 15 мая 2026 г.

Откликнуться с Lumio

Lumio адаптирует резюме и сопроводительное под эту вакансию и отправит отклик за тебя — вручную заполнять форму не нужно.

О вакансии

Ключевые факты

Компания
Сбер
Город
Москва
Формат
Гибрид
Грейд
Senior
Требуемый опыт
от 4 лет
Роли
Data Scientist
Найдена
15 мая 2026 г., 13:32 МСК
Проверена
4 августа 2026 г., 15:11 МСК
Статус
Открыта

Зарплата

Зарплатная оценка

~₽280 000 /мес

Рыночная оценка Lumio для этой роли, грейда и региона — точность ~58%. Это не официальная вилка работодателя, а ориентир на основе похожих вакансий. Как считается

Разбор

Требования к кандидату

Стек и навыки, извлечённые из текста этой вакансии, плюс типичные требования роли — обобщение Lumio.

Стек и ключевые навыки

Упоминается в этой вакансии

PythonSQLDockerMachine LearningPyTorchTensorFlowNLPPandas

Часто нужно для роли

ML (sklearn/PyTorch)СтатистикаFeature engineeringA/B-тесты

Что обычно требуют

  • Сильный SQL и работа с большими данными
  • Python (pandas/numpy) или профильный стек под роль
  • Понимание статистики и метрик качества
  • Опыт построения пайплайнов или моделей от данных до продакшена

Описание

Описание вакансии

Мы создаём мультиагентную GenAI-платформу для поддержки аналитиков sell-side investment research: анализа финансовых и макроэкономических данных, поиска сигналов, подготовки прогнозов, сценарного моделирования и формирования проверяемых исследовательских материалов.

Ищем Data Scientist / GenAI Developer с опытом в финансовой сфере, который будет разрабатывать R&D-прототипы и превращать идеи аналитиков в работающие инструменты. Роль предполагает плотную работу на стыке Data Science, LLM/GenAI, инженерии данных и инвестиционных исследований.

Обязанности

  • разрабатывать мультиагентную систему для анализа и прогнозирования финансовых и экономических трендов
  • cоздавать и проверять R&D-прототипы: от идеи и proof of concept до production-ready решений
  • cовместно с аналитиками превращать исследовательские гипотезы и бизнес-потребности в алгоритмы, агентов, инструменты и пользовательские сценарии
  • проектировать архитектуру взаимодействия специализированных агентов: routing, supervisor/manager, agent-as-tool, handoff, planner–executor, critic/reviewer, debate/consensus и evaluator–optimizer паттерны
  • комбинировать LLM-подходы с классическими ML- и time-series-моделями: прогнозированием, nowcasting, кластеризацией, выявлением аномалий, факторным и сценарным анализом
  • cоздавать RAG-пайплайны для работы с внутренними исследованиями, финансовой отчётностью, новостями, транскриптами звонков, макроэкономической статистикой и другими разрешёнными источниками
  • реализовывать надёжную оркестрацию: управление состоянием, памятью, параллельным выполнением, повторными запусками, обработкой ошибок и воспроизводимостью результатов
  • разрабатывать системы оценки качества: датасеты для evals, офлайн- и онлайн-метрики, backtesting, time-based validation, regression-тесты, trace-based анализ ошибок
  • работать совместно с командами Research, Data Engineering, ML Platform, Risk, Information Security и Compliance.

### Для нас важно:

  • высшее образование по экономическому/финансовому/математическому направлению
  • от 2–4 лет опыта в Data Science, Machine Learning, NLP, GenAI или смежной роли
  • практический опыт в финансовой сфере: инвестиционный банкинг, asset management, sell-side/buy-side research, рынки капитала, макроэкономика, риск-менеджмент или fintech
  • уверенное владение Python и основным стеком DS: pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow
  • опыт работы с временными рядами, прогнозированием, backtesting и оценкой качества моделей
  • практический опыт разработки LLM/GenAI-решений: prompt engineering, RAG, embeddings, vector databases, function/tool calling, structured outputs
  • понимание и практическое применение современных подходов к мультиагентным системам и фреймворков: LangGraph, LangChain,
  • опыт работы с SQL, API, Docker; понимание облачной инфраструктуры будет преимуществом.

Что предлагают

  • комфортный офис рядом с м. Ленинский проспект
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
  • 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
  • корпоративная пенсионная программа.
Оригинал на карьерном сайте Сбер

Ещё

Похожие вакансии

Открытые вакансии по этой роли и в этой компании.

Откликайся на такие вакансии автоматически

Создай сценарий, добавь Сбер и нужные роли — Lumio будет находить подходящие вакансии и откликаться за тебя каждый день.

Все вакансии Сбер · Каталог вакансий