Сбер

Senior Data Scientist

Коротко

Senior Data Scientist в ПАО Сбербанк разрабатывает uplift-модели эластичности спроса, модели прогнозирования досрочного погашения кредитов и повышает эффективность розничного бизнеса на основе данных. Требуется опыт Data Scientist от 5 лет, работа с большими данными в Hadoop (PySpark, SQL), уверенное владение Python и ML-библиотеками, знание причинно-следственного анализа и A/B-тестирования. Формат работы — офис или гибрид в Москве.

Senior Data Scientist
28 октября 2026 • г. Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии: Дата-сайентист
Мы занимаемся тонкой настройкой клиентских стратегий: строим индивидуальные модели эластичности (uplift) к ставке по вкладам, потребкредитам, программам лояльности и другим продуктовым направлениям, прогнозируем досрочное погашение кредитов физлиц и повышаем экономическую эффективность розничного бизнеса на основе данных.
Обязанности
•работать с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, SQL) — от выгрузки и разведки до построения витрин для моделей
•разрабатывать индивидуальные модели эластичности и клиентского поведения в сегменте B2C — от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и предсказаний
•проверять бизнес-гипотезы и превращать их в измеримый эффект: дизайн и оценка A/B-тестов (мэтчинг, продвинутые методы causal inference, интерпретация результатов)
•выстраивать коммуникацию с заказчиками: согласовывать метрики, защищать подходы, показывать ценность данных на понятном языке
•обеспечивать надёжность и мониторинг внедрённых решений — чтобы модель работала стабильно и приносила пользу каждый день
Требования
•опыт работы Data Scientist от 5 лет
•высшее техническое образование (будет плюсом, если выпускник - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
•понимание теории вероятностей и статистики
•уверенное владение широким спектром ML-алгоритмов — регрессия, классификация, кластеризация, а также uplift-моделирование (способность оценивать причинно-следственные эффекты, а не просто предсказывать)
•владение Python и ML библиотеками (numpy, sklearn, pandas, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost и т.д.)
•плюсом будет опыт работы с pytorch, pyspark
Условия
•комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
•ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

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