Вакансии

Банк активно развивает направления Data Science, Machine Learning и AI во всех вертикалях и отделах. Мы собрали обширный список вакансий от аналитиков до руководителей Data Science направлений. Узнать больше про карьеру в Сбербанке можно на официальном сайте вакансий.

Data Engineer

Москва, Стратегия
Задачи:

Подготовка, очистка и предобработка данных, работа с внешними источниками данных. Обеспечение надежности и развитие инфраструктуры хранения и обработки данных. Создание новых и поддержка существующих витрин данных, организация доставки данных в аналитические системы.

Требования:
  • Наличие релевантного опыта работы от 2-х лет;
  • Знание SQL и опыт оптимизации запросов на какой-либо СУБД;
  • Наличие опыта разработки и реализации архитектуры ETL-процессов;
  • Понимание стека технологий Big Data: Hadoop, Hive, Spark.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Science Manager

Москва, Стратегия
Задачи:

Ведение проектов и развитие аналитического направления в департаменте, включая моделирование, предиктивную аналитику и работу с большими данными: методологические и практические задачи, моделирования взаимосвязей для KPI и факторов, влияющих на эффективность работы Банка, на эффективность руководителей и сотрудников, а также, визуализация и представление результатов.

Требования:
  • Высшее образование в областях Математики, Computer Science или Data analytics;
  • Наличие релевантного опыта работы от 2-х лет;
  • Аналитический, data-driven подход к решению задач;
  • Знание матстатистики и теории вероятности;
  • Понимание BI, знание тенденций развития технологий Big Data, Data Science, Machine Learning.
Подробности (pdf)
Откликнуться

(Lead) Data Scientist

Москва, Sberbank AI Lab
Задачи:

Возглавить направление по созданию AI чат–ботов на основе генеративных моделей глубинного обучения и других современных подходов. Проведение исследований в NLP, DL. Разработка Proof-of-concept Prototype на основе методов DL.

Требования:
  • Подтвержденный опыт разработки генеративных DL моделей от 1 года и опыт разработки чат-ботов;
  • Знание современных архитектур нейронных сетей (seq2seq, генеративные модели, модели внимания и т.д.);
  • Уверенное владение современными инструментами разработки DL моделей (например, PyTorch или TensorFlow).
Подробности (pdf)
Откликнуться

Chief Data Scientist

Москва, Корпоративный бизнес
Задачи:

На Chief Data-scientist требуется человек с богатым опытом построения моделей, обработки данных и знаниями лучшей практики, а также руководящими навыками, чтобы он мог объединять, управлять и развивать команду. В этой роли CDS предстоит руководить постановкой, прототипированием и реализацией Data Science задач.

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • Более 3 лет опыта работы в области (Data Science);
  • Реализованные и внедренные решения, подтвержденный бизнес-результат (банки, телеком, ритейл и т.д.);
  • Уверенное знание матстатистики и Machine Learning, работа с Data Science / Machine Learning стэком на Python;
  • Опыт работы с распределенными системами.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Scientist

Москва, Корпоративный бизнес
Задачи:

Участие в Data Science проектах по моделированию, отвечая за аналитическую часть и прототипирование решения, а также в постановке бизнес задач.

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • Более 1 года опыта работы в области (Data Science);
  • Понимание базы в основе алгоритмов машинного обучения;
  • Уверенное знакомство с Data Science / Machine Learning стэком на Python;
  • SQL.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Engineer

Москва, Корпоративный бизнес
Задачи:

Участие в ETL процессах проектов. Анализ исходных данных для подготовки хранилищ/витрин данных. Разработка и оптимизация внутренних сервисов обработки больших объемов данных.

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • Более 1 года опыта работы в роли Data Engineer;
  • Понимание циклов разработки;
  • Знание и опыт работы со стэком Java/Scala, Big Data (Hadoop, MapReduce, Spark, Hive), SQL, СУБД Oracle, Teradata.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Senior Analyst

Москва, Финансы
Задачи:

Участие в проведении исследований в области прикладных математических алгоритмов и методов Data Science, искусственного интеллекта, участие в описании и представлении результатов успешно реализованных проектов.

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • От 1 года опыта работы в области (Data Science);
  • Участие в реализации и внедреннии Data Science решений;
  • Понимание матстатистики и Machine Learning, работа с Data Science / Machine Learning стэком на Python / R;
  • Знание MS SQL.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Analytics team

Analyst / Senior Analyst / Project Manager / Senior Project Manager / Executive Director
Москва, Управление валидации
Задачи:

Широкий набор вакансий внутри отдела валидации моделей. Будущим коллегам предстоит заниматься развитием и разработкой аналитических инструментов анализа статистических и ML моделей, средств их тестирования в рамках рабочих процессов в банке (риск аналитика, маркетинговые стратегии, автоматизация и мониторинг), а также развитие подходов и методологий валидации моделей "черного ящика".

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • Уверенные знания статистики, эконометрики, алгоритмов Machine Learning;
  • Уверенное программирование в R / Python;
  • Опыт работы с БД (Oracle PL / SQL).
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Scientist

Москва, Риски
Задачи:

Разыскивается Data Science специалист с сильной экспертизой в работе с данными (Oracle, Hadoop), способный поддерживать и помогать команде в проектах по развитию инфраструктуры подразделения, а также с созданием и развитием инструментов анализа и контроля качества данных.

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • Опыт работы с базами данных Oracle;
  • Опыт обработки данных в Hadoop (Hbase, Hive, Scala, Spark).
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Science Team Lead

Москва, Финансы
Задачи:

Руководитель направления DS в применении к управлению финансами: управление ALM-рисками, бизнес-планирование, управление расходами, прайсинг продуктов банка и др. Управление реализацией Data Science проектов, а также участие в формировании центра компетенции и единого информационного пространства по Data Science в блоке “Финансы”.

Требования:
  • Высшее техническое или математическое образование;
  • Более 3 лет опыта работы в области (Data Science);
  • Реализованные и внедренные решения, подтвержденный бизнес-результат (банки, телеком, ритейл и т.д.);
  • Понимание основных бизнес-процессов в финансовой организации;
  • Уверенное знание матстатистики и Machine Learning, работа с Data Science / Machine Learning стэком на Python / R.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Scientist

Москва, "Массовая Персонализация"
Задачи:

Решение задач по разработке и операционной поддержки моделей: перекрестные продажи (прогноз отклика), инкассация банкоматов и ВСП (сколько и как доставлять денег), прогноза эффективности, благонадежности, увольнения, промотирования сотрудников и др.

Требования:
  • SQL, Teradata & Hadoop;
  • SAS, Miner & Guide;
  • Python.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Scientist

Москва, "Цифровая платформа"
Задачи:

Создание и обучение крупнейшего в России текстового и голосового помощника от Сбербанка с применением алгоритмов машинного обучения.

Требования:
  • Знания матстатистики, Machine Learning, NLP;
  • Умение решать задачи Data Science / Machine Learning и грамотно оценивать качество решений;
  • Владение Python / R и современным стэком библиотек;
  • Опыт работы с Map Reduce и Hadoop;
  • Kaggle и знание Reinforcement Learning - плюс.
Подробности (pdf)
Откликнуться

Data Engineer

Москва, Блок Т / Центр прикладных данных
Задачи:

Проверка и монетизация гипотез по использованию огромного количества разнообразных данных, которыми владеет Сбербанк.

Требования:
  • Наличие практического опыта работы с данными в качестве аналитика, разработчика или инженера по данным;
  • Знание SQL;
  • Опыт написания скриптов для анализа данных на R, Python или Scala;
  • Навыки визуализации данных.
Подробности (pdf)
Откликнуться