Сбер

Сбер

Стажер Data Scientist (Риски)

ОткрытаInternГибридМоскваОпубликовано 22 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
Intern
Роли
Data Scientist
Найдена
22 июля 2026 г., 16:04 МСК
Проверена
4 августа 2026 г., 15:11 МСК
Статус
Открыта

Зарплата

Зарплатная оценка

~₽90 000 /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

PythonMachine LearningPyTorch

Часто нужно для роли

ML (sklearn/PyTorch)SQLСтатистикаFeature 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

О компании

Мы развиваем мультиагентную систему, которая, как и AlphaEvolve от DeepMind, открывает новые алгоритмы и улучшает существующие архитектуры нейронных сетей с помощью эволюционных стратегий и LLM.

Команда уже сделала несколько научных открытий в математике, а также добилась значимых практических результатов. Например, мы снизили число требуемых параметров для SMM Hydra (NeurIPS 24) на 25% при сохранении качества на бенчмарках.

Следующие направления развития:

1\. Автоматизация сложных задач Data Science.

2\. Улучшение современных архитектур нейронных сетей (LLM, мультимодальные модели и пр.).

3\. Применение технологий к задачам Банка: от оптимизации расписаний сотрудников до работы с портфелем активов.

  • разрабатывать и улучшать компоненты системы эволюции алгоритмов (генерация → проверка → отбор)
  • экспериментировать с новыми архитектурами, искать способы сделать их более эффективными
  • автоматизировать решение сложных DS-задач
  • внедрять прототипы в реальные задачи бизнеса (планирование, риск-менеджмент, оптимизация ресурсов)
  • поддерживать reproducible-эксперименты: код, тесты, метрики, документацию.
  • высшее (неоконченное) математическое/естественно-научное/техническое образование
  • общее знание высшей математики включая математическую статистику
  • владение английским языком на уровне, достаточном для уверенного чтения научных статей
  • знание классического ML и DL
  • отличное владение Python и PyTorch
  • хорошее понимание алгоритмов, структур данных, методов оптимизации
  • умение работать в команде, писать чистый и поддерживаемый код.
  • оплачиваемая стажировка
  • возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская)
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха.
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