Сбер

Junior DS-developer

Коротко

Junior DS-разработчик в команде ИИ приложения «СберИнвестор» (Сбер), занимающейся AI-решениями для фондового рынка. Работа включает полный цикл разработки AI/ML: от прототипа до продакшена, LLM, агентов (LangChain, LangGraph, CrewAI), RAG-пайплайнов и классического ML/RecSys на Python. Требуется понимание ML-разработки, математики и статистики, опыт с Git и искренний интерес к AI и финансовому рынку. Опыт работы не важен, формат — гибкий гибрид в Москве.

Junior DS-developer в СберИнвестор
Мы создаем будущее личных финансов. Приложение «СберИнвестор» — это не просто торговый терминал, а умный помощник, который помогает миллионам пользователей принимать взвешенные решения на фондовом рынке.
Мы ищем человека в команду, которая отвечает за всё, что связано с искусственным интеллектом. У нас нет жестких рамок: если у вас есть смелая идея (от нейросети, предсказывающей настроение рынка по новостям, до AI-ассистента, который объясняет сложные финансовые термины на котятах) — мы дадим ресурсы, чтобы вы спроектировали, продали эту идею менеджменту и реализовали её.
Наш технический стек
•Агенты: LangChain, LangGraph, CrewAI.
•LLM: Prompt Engineering, Fine-tuning, работа с эмбеддингами, оценка качества моделей.
•RAG: построение пайплайнов от парсинга PDF и HTML до векторных баз (например, Qdrant, Milvus) и ранжирования результатов.
•Classic ML & RecSys: Gradient Boosting, матричные факторизации, ранжирование, CTR-прогнозы.
•Python: уверенное владение Pandas, NumPy, PyTorch.
Обязанности
•Разрабатывать AI-решения полного цикла: от идеи и прототипа до продакшена и мониторинга.
•Проектировать и выкатывать в прод надежные пайплайны обработки данных и обучения моделей.
•Заниматься Data Science в его полном понимании: исследовать данные, проверять гипотезы, строить модели и оценивать их бизнес-эффект.
•Внедрять LLM и агентов для автоматизации поддержки, аналитики и персонализации контента.
•Продавать свои идеи: защищать гипотезы перед продакт-менеджерами и бизнесом, доказывая ценность метриками.
Требования
•Понимание полного цикла разработки ML-модели.
•Знание математики и статистики на уровне понимания того, как работают алгоритмы «под капотом».
•Опыт работы с Git (мы пишем чистый, поддерживаемый код).
•Умение визуализировать данные и находить в них инсайты.
•Главный критерий: горящие глаза, искренний интерес к AI и финансовому рынку. Вы должны читать статьи на arXiv не потому, что «надо для работы», а потому, что вам интересно.
Условия
•Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально).
•Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом.
•Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования.
•Бесплатная подписка СберПрайм+.
•Скидки на продукты компаний-партнеров.
•ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
•Корпоративная пенсионная программа.
•Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
•Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте