Team Lead Data Scientist Сбериндекс (блок Финансы)
По договоренности
Сбериндекс — это команда Сбера, которая занимается аналитикой транзакционных данных и данных из платежных систем банка для поиска актуальных инсайтов о жизни людей, предприятий и территорий в стране. Команда состоит из исследователей и дата-инженеров с экспертизой источников данных (выпускники РЭШ, ШАД, ВШЭ, МФТИ, ВМК МГУ). Мы ищем опытного исследователя данных на руководящую позицию для развития нашей лаборатории. Это роль со сбалансированным фокусом: 80% времени вы будете работать руками как Senior Data Scientist, а 20% — выступать в роли тимлида: управлять командой, декомпозировать задачи и вести сложные исследовательские проекты от идеи до внедрения.
Обязанности
- Исследовательская работа:
- Заниматься сложной подготовкой данных: генерацией переменных, «очисткой» и интеграцией данных из различных источников
- Разрабатывать, тестировать и внедрять алгоритмы и модели машинного обучения с учетом существующих наработок лаборатории
- Участвовать в обсуждениях исследований, проводить peer review материалов коллег
- Писать чистый, эффективный и масштабируемый код на Python
- Проводить эмпирические исследования, анализировать результаты и формулировать обоснованные выводы
- Готовить научные публикации уровня Q1 журналов и A* конференций
- Разработка и исследование интеллектуальных агентов: проектирование архитектуры автономных агентов, способных решать сложные многошаговые задачи на основе анализа данных
- Применение современных ИИ-архитектур: внедрение и адаптация LLM, трансформеров и других state-of-the-art моделей для решения прикладных задач команды
- Управление командой и проектами:
- Декомпозиция сложных бизнес-задач на технические задания для команды исследователей
- Планирование работы команды, распределение задач и контроль их выполнения в установленные сроки
- Менторство и развитие сотрудников: проведение code-review, помощь в профессиональном росте членов команды
- Участие в найме новых специалистов и формирование сильной исследовательской культуры в команде
- Координация кросс-функционального взаимодействия с дата-инженерами и продуктовыми менеджерами
Требования
- Высшее образование в области компьютерных наук, прикладной математики, искусственного интеллекта или смежных областях в ведущих университетах (бакалавр/магистр)
- Глубокая математическая подготовка (математический анализ, линейная алгебра, математическая статистика и теория вероятностей)
- Понимание принципов и алгоритмов современного искусственного интеллекта
- Опыт успешного руководства небольшой технической командой (от 3-5 человек) или менторства junior/middle специалистов
- Умение декомпозировать крупные задачи на управляемые итерации и доводить проекты до результата
- Продвинутые навыки программирования на Python и способность писать чистый, читаемый и поддерживаемый код
- Знакомство с основными библиотеками: Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Matplotlib/Seaborn и др
- Уверенное владение SQL для написания сложных запросов, агрегации данных и работы с базами данных
- Хорошее понимание принципов работы с системами контроля версий (Git)
- Интерес к исследовательской работе и подтвержденный опыт участия в научно-исследовательских проектах
- Опыт создания и применения интеллектуальных агентов: практический опыт проектирования, обучения и интеграции AI-агентов для автоматизации процессов или решения комплексных задач
- Глубокое знание современных ИИ-архитектур: уверенное владение современными архитектурами нейронных сетей (трансформеры, LLM), понимание их сильных сторон и ограничений, а также опыт их адаптации под конкретные бизнес-кейсы.
Будет преимуществом:
- Опыт работы с распределенными вычислениями и фреймворком Apache Spark
- Опыт ведения проектов со сложной подготовкой данных и участием в публикациях
- Опыт выведения ИИ-решений в ПРОМ
- Навыки работы с генеративными AI-моделями
- Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект
- Гибридный формат работы
- Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
- 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
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Опубликована 17 дней назад
Похожие вакансии
Вакансии быстро закрываются — подпишитесь на наш канал в MAX сейчас, чтобы видеть их первыми.
Подписаться в MAXВ команду разработки бизнес моделей CRM моделирования розничного бизнеса ищем TeamLead DS. Примеры решаемых задач: профилирование и сегментирование клиентов, задачи поиска и привлечения ВИП клиентов, анализ интересов, склонностей к определенным видам...
- Полный день
- Опыт от 5 лет
- Москва
2 дня назад
Мы ищем Lead NLP Data Scientist’а для разработки и улучшения решений с упором на работу с LLM-моделями ...
- Полный день
- Опыт от 5 лет
- Москва
14 дней назад
Мы ищем Team Lead Data Scientist для DS-команды, которая развивает рекомендательные системы в e-commerce-продуктах ...
- Полный день
- Опыт от 5 лет
- Москва
3 дня назад
Мы ищем Lead ML Engineer, который будет отвечать за технологическое развитие направления рекомендательных ... поиском, ранжированием, персонализацией или рекламными технологиями практический опыт работы в роли Data ... Scientist: формулирование и проверка ML-гипотез, оценка качества моделей и участие в A/B-тестах. опыт ...
- Полный день
- Опыт от 5 лет
- Москва
21 день назад
... прогнозирование, рекомендательные системы, оптимизация) от гипотезы до продвинутого продакшена Работа с Big Data ... Программирование: Python (Senior уровень) — Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Чистый, модульный код Data ...
- Полный день
- Опыт от 5 лет
- Москва
час назад