Сбер
Старший аналитик-исследователь (Data Science / GenAI)
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
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
Часто нужно для роли
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.
Ещё
Похожие вакансии
Открытые вакансии по этой роли и в этой компании.
Data Scientist (NLP / LLM) в команду СберБизнес
Сбер · 3 часа назад
Data Scientist (Recommendation Systems)
Сбер · 4 часа назад
Senior Data scientist (SberAds)
Сбер · 4 часа назад
Middle Data Scientist (Финансы)
Сбер · 4 дня назад
Middle NLP Data Scientist, Quant
Сбер · 4 дня назад
Middle Data scientist NLP (валидация GenAI решений)
Сбер · 5 дней назад
Senior Data Science
Сбер · 5 дней назад
Data Scientist (валидация ml моделей)
Сбер · 6 дней назад
Откликайся на такие вакансии автоматически
Создай сценарий, добавь Сбер и нужные роли — Lumio будет находить подходящие вакансии и откликаться за тебя каждый день.