Research Engineer (Python)

Управление «Моделирование и исследование данных» — центр экспертизы Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы создаем и внедряем E2E-решения на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, которые напрямую влияют на ключевые бизнес-процессы и клиентский опыт в отделениях Сбера. Для усиления нашего стратегического R&D-направления ищем опытного лидера, который будет формировать технологическую повестку и доводить передовые AI-инициативы до реального бизнес-эффекта.

Наша исследовательская AI-команда развивает Copilot сотрудника банка — виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом. Сейчас Copilot работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.

Обязанности

• Стратегическое лидерство R&D-направления: Поиск, оценка и внедрение новых технологий (ML/DL/LLM, агенты), формирование технологического видения развития AI в Блоке.
• Управление портфелем AI-проектов: Ответственность за жизненный цикл E2E-проектов — от анализа бизнес-проблемы до промышленного внедрения в бизнес-процесс.
• Руководство командой: Управление командой Data Scientist (постановка задач, менторинг, развитие компетенций, оценка эффективности).
• Ключевая коммуникация с заказчиками: глубокое погружение в бизнес-процессы, трансляция сложных технических концепций на язык бизнес-ценности, оценка трудоемкости и управление ожиданиями.

Требования

• Опыт руководства командой Data Scientist/ML от 2-х лет.
• Глубокий экспертный бэкграунд в Data Science: опыт работы с ML/DL/NLP от 5+ лет, понимание полного цикла разработки и внедрения моделей.
• Доказанный опыт успешного вывода в продакшн сложных ML/AI-решений, включая LLM-решения и агентов.
• Продвинутые soft skills: лидерство, стратегическое мышление, умение вести переговоры и аргументированно отстаивать позицию на всех уровнях управления.
• Опыт разработки на Python, уверенное владение стеком DS/ML, опыт работы с большими данными (Hadoop/Spark, GreenPlum, SQL).
• Знание основ управления проектами (Agile/Scrum, Waterfall).

Условия

• Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;
• График 5/2, офис на м. Кутузовская;
• Режим работы на выбор — офис или гибрид.
• Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);
• ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;
• Социальная поддержка сотрудников;
• Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка — на основе передового опыта и инновационных идей;
• Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;
• Корпоративная пенсионная программа.

В нашей компетенции — создание, тестирование и вывод в промышленную среду моделей для бизнеса с корпоративными клиентами и финансовыми институтами Департамента глобальных рынков Сбера.

Мы помогаем внутренним и внешним клиентам увеличивать доходность, создаем информационную платформу, проводим анализ финансовых рынков, работаем с разными форматами данных, в том числе занимаемся текстовой аналитикой.

Обязанности

• исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов.
• разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER.
• автоматизация и оптимизация процесса продаж инструментов глобальных рынков.
• осуществление fine-tuning-а LLM.
• имплементация RAG-ов на основе данных Банка.
• развитие платформы по использованию и развитию LLM.
• интеграция LLM в бизнес-процессы подразделения.
• интеграция API, сервисов, построение пайплайнов моделей.

Требования

• высокий уровень математического аппарата — математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей.
• предпочтителен опыт в финансовой сфере, финтехе или области анализа данных (от 3-х лет).
• детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов.
• опыт управления проектами и взаимодействия со смежными командами.
• глубокое понимание инструментов финансового рынка является дополнительным преимуществом.
• уверенное владение Python.
• опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике.
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• формат работы — офис (ст.м. Ленинский проспект).
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
• корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
• 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.

Привет!

Мы — продуктовая IT-компания со стабильным продуктом, который с каждым годом растёт и развивается. В связи с расширением команды мы ищем Python-разработчика в AI Data Growth Lab, работающего на стыке данных и аналитики, ML-моделей и AI-фич продукта, внутренних сервисов, внешних API и интеграций.

Нам нужен человек, который:

• Уверенно пишет поддерживаемый Python-код

• Понимает принципы обработки и хранения больших данных

• Умеет доводить ML-идеи до продакшена

• Понимает, что такое продукт, а не только модели

Мы строим интеллектуальные механики вокруг пользовательских данных:
Персонализация, предсказания поведения и рекомендации, антифрод, B2B-аналитика, AI-помощники.

Требования:

Уверенный Python (3+ лет), чистый код, понимание архитектуры;

Работа с данными: SQL pandas / numpy, понимание бизнес метрик, агрегаций, окон, когорт;

ML / Data: опыт работы с ML-библиотеками, понимание ML-пайплайна: данные → модель → прод;

Backend / API: FastAPI / Flask, REST / JSON, Асинхронность.

Будет плюсом:

• ClickHouse (очень большой плюс);

• Опыт с HuggingFace / трансформерами;

• Опыт работы с продуктовой аналитикой.

Обязанности:

• Подготовка и обработка данных;
• ML модели (подбор и обучение, эксперименты, подготовка к продакшену);

• Создание и поддержка Дашбордов и аналитика;

• Разработка внутренних API сервисов на Python, интеграция моделей с продуктом, FastAPI / Flask;

• Улучшение и поддержка чат-ботов, интеграция LLM (Q&A, рекомендации, copilot-механики), prompt-логика, сценарии, пайплайны;

• Участие в аналитических ревью, ML-дизайне, запуске AI-фич в продукт.

А теперь к тому, что обычно читают в первую очередь — условиям работы 👀

Мы предлагаем:

• Работу над стабильным и растущим продуктом

• Гибкий формат работы (удаленно/гибрид/офис)

• Возможность влиять на продукт и технические решения

• Конкурентную заработную плату 100 000 – 170 000₽

• Небольшую, дружную команду без лишней бюрократии