Middle+ Data Scientist (DA Expert)
СБЕР
Middle
📍 г Москва
office
trudvsem
Мы строим высоконагруженные production-grade ML-системы для обеспечения банковской безопасности. Наш фокус: антифрод, управление рисками, обнаружение аномалий и оптимизация бизнес-процессов. Внедряем различные решения – от классического ML до state-of-the-art архитектур в DL. Ищем опытного DS c глубоким опытом в анализе данных, который способен в огромном количестве неструктурированной информации найти те инсайты, которые помогут решить наши задачи. Обязанности Data Mining: - Поиск инсайтов и закономерностей в огромных массивах неструктурированной информации Исследования и валидация: - Проведение экспериментов с версионированием и валидацией метрик - Глубокая аналитика метрик Мультидоменность: - Разработка и обучение моделей в нескольких доменах. От обучения классификатора транзакций (Classic ML) до LLM-агента для разбора логов E2E разработка: - От самостоятельного сбора данных и Feature Engineering до вывода в прод и мониторинга (ML-пайплайны) Reporting: - Построение сложных аналитических схем и визуализация метрик Инфраструктура и интеграция: - Совместная работа DevOps/Backend по интеграции моделей в микросервисную архитектуру Требования DS-бэкграунд: - Опыт работы DS от 3-х лет (с подтверждённым опытом вывода моделей в прод) - Понимание алгоритмов и структур данных (CS) - Мультидоменная экспертиза: практический опыт минимум в 2-х доменах (CV, NLP/LLM, RL, TS, RS, Audio) Инженерная база: - Уверенный Python (чистый код, знание numpy/pandas/scikit-learn) MLOps-инструментарий: - Опыт с Airflow (оркестрация), MLflow (трекинг), Docker/K8s (контейнеризация) - Опыт использования систем контроля версий Git/Bitbucket Data Infra: - Уверенное владение SQL (сложные джойны, оконные функции, оптимизация запросов) и знакомство с Big Data стеком (Spark, Hadoop) Будет плюсом: - Опыт с LLMs (fine-tuning, RAG, evaluation via RAGAS/DeepEval, vLLM) - Опыт написания асинхронных сервисов на Python (asyncio/aiohttp) - Глубокая экспертиза в узком домене из списка - Опыт работы с Kafka/Spa
Trudvsem ID: cf2cff20-1c75-11f1-aa13-c97ff1543e5f
https://trudvsem.ru/vacancy/card/7226c750-02f1-11eb-8600-bfd13399602c/cf2cff20-1c75-11f1-aa13-c97ff1543e5f
Откликнуться
Опубликовано: 2026-04-08