Middle Data Scientist
вакансия от 06.06.2025Зарплата договорная
Работодатель: СБЕР
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
TVtoken
Дополнительный заработок в свободное время за просмотр обзоров товаров и услуг. Получай деньги на карту! Никаких вложений, кроме 5 минут в день вашего времени!
Должностные обязанности
Наша команды занимается автоматизированной системой по Документарным операциям (аккредитивы, эскроу и другое) в трайбе ТФ ДО (торговое финансирование и документарные операции). Наша цель - это автоматизация продуктов крупного Банка, которые принесут пользу клиентам (вы, кстати, с большой долей вероятности можете таковыми являться). В качестве примеров наших продуктов можно привести аккредитив или счета эскроу, которые позволят всем и каждому безопасно приобрести квартиру (яхты, самолеты, магазины, и даже футбольные команды). Технологический стек: Python, Torch, Transformers, OpenShift, Kafka, Docker, Spark, Hadoop Обязанности проведение R D исследований разработка MVP нового функционала ML-задачи от идеи до реализации в production поддержка разработанных моделей в проме взаимодействие с бизнес-заказчиками для определения требований и постановки задач. Требования опыт работы на позиции Data Scientist от 1-го года уверенное владение Python глубокие знания в NLP (статистические методы (n-граммы, tf-idf), нейронные сети (сверточные, рекурентные), трансформеры) опыт в применении различных методов адаптации и дообучения языковых моделей (fine-tuning, p-tuning, promt-using, SFT) владение Python-библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, seaborn, plotly) опыт работы с LLM фреймворками (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.) понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM). Условия комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, формат работы - офис корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития 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.
Наша команды занимается автоматизированной системой по Документарным операциям (аккредитивы, эскроу и другое) в трайбе ТФ ДО (торговое финансирование и документарные операции). Наша цель - это автоматизация продуктов крупного Банка, которые принесут пользу клиентам (вы, кстати, с большой долей вероятности можете таковыми являться). В качестве примеров наших продуктов можно привести аккредитив или счета эскроу, которые позволят всем и каждому безопасно приобрести квартиру (яхты, самолеты, магазины, и даже футбольные команды). Технологический стек: Python, Torch, Transformers, OpenShift, Kafka, Docker, Spark, Hadoop Обязанности проведение R D исследований разработка MVP нового функционала ML-задачи от идеи до реализации в production поддержка разработанных моделей в проме взаимодействие с бизнес-заказчиками для определения требований и постановки задач. Требования опыт работы на позиции Data Scientist от 1-го года уверенное владение Python глубокие знания в NLP (статистические методы (n-граммы, tf-idf), нейронные сети (сверточные, рекурентные), трансформеры) опыт в применении различных методов адаптации и дообучения языковых моделей (fine-tuning, p-tuning, promt-using, SFT) владение Python-библиотеками для анализа данных (pandas, numpy, seaborn, plotly) опыт работы с LLM фреймворками (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.) понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM). Условия комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, формат работы - офис корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития 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.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Адрес места работы
г Москва
г Москва