Middle Data Scientist
вакансия от 24.01.2026Зарплата от 0 руб
Работодатель: СБЕР
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
Тип занятости: Полная занятость
Тип занятости: Полная занятость
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 команда создает продукт «Онлайн-оценка имущества для целей залога». Сервис позволяет автоматизировать процесс определения оценочной стоимости имущества: от автотранспорта до коммерческих и промышленных помещений на основе ML-моделей. Сейчас мы ищем DS, способного вести самостоятельную разработку моделей классического ML, общаться с заказчиком и продумывать \ реализовывать решения для задач бизнеса. Обязанности лидировать End-to-end процесс создания ML моделей: исследования релевантных данных построение и проверка гипотез вывод моделей в промышленную эксплуатацию cогласовывать разработку моделей со смежными подразделениями, проработка интеграций общаться с бизнес заказчиками участвовать в подготовке ТЗ для разметки и верификации данных. Требования не менее 3 лет в области Data Science, реализованные и внедренные решения высшее образование в областях математики, Computer Science или Data analytics глубокая экспертиза в классическом ML знание методов математической статистики, алгоритмов анализа данных (регрессионный, факторный, дисперсионный и корреляционный анализы) и экономико-математического моделирования (эконометрические модели, нейронные сети, байесовские сети, кластеризация) уверенные навыки работы с Python (jupyter, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, xgboost), опыт написания продакшн-кода уверенное владение инструментарием / технологиями анализа / обработки данных (SQL / Hadoop / Spark / аналоги) опыт работы с базами данных (PostgreSQL), навыки работы с массивами данных навыки работы с генеративными AI-моделями. Будет плюсом: релевантный опыт по оценке в залогах понимание принципов работы и проектирований Backend-приложений (system design) опыт разработки инструментов аналитики и визуализации данных опыт построение зрелого процесса ML-Ops. Условия формат работы - гибрид (Кутузовский пр.32) 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.
Наша команда создает продукт «Онлайн-оценка имущества для целей залога». Сервис позволяет автоматизировать процесс определения оценочной стоимости имущества: от автотранспорта до коммерческих и промышленных помещений на основе ML-моделей. Сейчас мы ищем DS, способного вести самостоятельную разработку моделей классического ML, общаться с заказчиком и продумывать \ реализовывать решения для задач бизнеса. Обязанности лидировать End-to-end процесс создания ML моделей: исследования релевантных данных построение и проверка гипотез вывод моделей в промышленную эксплуатацию cогласовывать разработку моделей со смежными подразделениями, проработка интеграций общаться с бизнес заказчиками участвовать в подготовке ТЗ для разметки и верификации данных. Требования не менее 3 лет в области Data Science, реализованные и внедренные решения высшее образование в областях математики, Computer Science или Data analytics глубокая экспертиза в классическом ML знание методов математической статистики, алгоритмов анализа данных (регрессионный, факторный, дисперсионный и корреляционный анализы) и экономико-математического моделирования (эконометрические модели, нейронные сети, байесовские сети, кластеризация) уверенные навыки работы с Python (jupyter, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, xgboost), опыт написания продакшн-кода уверенное владение инструментарием / технологиями анализа / обработки данных (SQL / Hadoop / Spark / аналоги) опыт работы с базами данных (PostgreSQL), навыки работы с массивами данных навыки работы с генеративными AI-моделями. Будет плюсом: релевантный опыт по оценке в залогах понимание принципов работы и проектирований Backend-приложений (system design) опыт разработки инструментов аналитики и визуализации данных опыт построение зрелого процесса ML-Ops. Условия формат работы - гибрид (Кутузовский пр.32) 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.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Адрес места работы
г Москва
г Москва