Вакансия: ML-инженер

Зарплата: руб.

Опубликовано: 10.02.2026

Форма занятости: Полная занятость

Метод работы: Полный рабочий день

Задачи: Мы ищем ML-инженер в команду департамента по работе с государственным сектором корпоративно-инвестиционного блока банка. Корпоративно-инвестиционный блок отвечает за работу с юридическими лицами и индивидуальными предпринимателями от микро бизнеса до крупнейшего. К ключевым направлениям относится развитие продуктов экосистемы группы Сбербанк, банковские услуги (кредиты, РКО, депозиты и т.д.), а также аналитические услуги и юридическое сопровождение бизнеса. Наша команда работает со структурами, представляющими разные уровни управления государственной власти, а также с учрежденными ими предприятиями и организациями (далее – ДРГС, Департамент по работе с государственным сектором). Обязанности сбор, структурирование, анализ и подготовка данных для машинного обучения построение промышленных рекомендательных систем для продажи продуктов экосистемы и продуктов банка, встраивание их в сквозные бизнес-процессы банка прогнозирование оттока по продуктам, объемам и активности пользования продуктами/услугами анализ транзакционной активности компаний и связанных с ней временных рядов создание и развитие ML-моделей, которые помогут нашим трейдерам принимать быстрые и точные решения на основе больших объемов данных защита ML-моделей при внутрибанковской валидации мониторинг ML-моделей в эксплуатации, анализ отклонений метрик качества fine-tuning ML-моделей создание AI-агентов и RAG систем prompt-tuning, дообучение, внедрение ML-моделей на основе LLM взаимодействие с бизнес-заказчиками и другими специалистами в рамках выполняемых задач. Требования высшее образование (магистратура) в области Data Science, компьютерных наук, статистики, математики, эконометрики или смежных дисциплин опыт работы не менее 1 года в области Data Science программирование: Python (обязательно: pandas, scikit-learn, NumPy, SciPy); SQL (работа с реляционными БД) ML/AI: знание современных фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Keras; опыт построения и внедрения моделей: классификация, регрессия, кластеризация, ранжирование, прогнозирование, NLP; опыт применения правил (rule-based) и шаблонов (template-based) для извлечения структурированных данных из известных форматов документов опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark) инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Будет плюсом: опыт работы в кампаниях продаж банка знание PySpark, особенностей написания кода для стека Hadoop опыт применения LLM; сертификаты, призовые места хакатонов, высокие места в соревновательных задачах по АI. Условия комфортный современный офис корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Образование: Не указано