Сбер

Сбер

Data Scientist (RecSys GigaChat)

ОткрытаГибридМоскваОпубликовано 21 июля 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
Не указан
Роли
Data Scientist
Найдена
21 июля 2026 г., 17:13 МСК
Проверена
4 августа 2026 г., 15:11 МСК
Статус
Открыта

Зарплата

Зарплатная оценка

~₽270 000 /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

PythonPyTorchTensorFlowA/B-тесты

Часто нужно для роли

ML (sklearn/PyTorch)SQLСтатистикаFeature engineering

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

GigaChat — флагманский AI-ассистент Сбера. Мы создаем передовую мультимодальную экосистему: от умного диалогового чата на базе больших языковых моделей (LLM) и генерации изображений до работы с документами, голосового ввода и сложных образовательных сценариев.

Мы ищем Data Scientist на задачи, связанные с созданием и развитием систем ранжирования и рекомендаций.

Разработка и оптимизация рекомендательных систем для улучшения пользовательского опыта.

Создание моделей машинного обучения для персонализированных рекомендаций и ранжирования контента.

Анализ и улучшение алгоритмов ранжирования, чтобы обеспечить максимальную релевантность и точность рекомендаций.

Сотрудничество с кросс-функциональными командами для интеграции моделей в продуктовые решения.

Проведение экспериментов и A/B тестирований для оценки эффективности новых подходов и моделей.

Оптимизация существующих решений для повышения производительности и масштабируемости.

Опыт работы в области машинного обучения и рекомендательных систем от 3-х лет.

Знание алгоритмов ранжирования и методов оптимизации.

Опыт работы с большими данными и распределенными системами будет преимуществом.

Умение разрабатывать и внедрять модели машинного обучения с использованием Python и TensorFlow/PyTorch.

Отличные аналитические способности и навыки решения проблем.

Способность работать в условиях многозадачности и быстро адаптироваться к изменениям.

Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций

Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

Ежегодный пересмотр зарплаты, 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

Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

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