Вакансия - Middle Data Science (классический ML),

Вакансия по специальности Middle Data Science (классический ML), работа Москва МО, . Зарплата от 0
Обновленные данные по специальности Middle Data Science (классический ML) для трудоустройства, адрес г Москва.
 

Вакансия Middle Data Science (классический ML)

Свежий список на сегодня 03 мая 2026 г. Точные данные о вакантных местах можно посмотреть в расширенной части анкеты.
Введите название специальности и выберите город
Название профессии ❶ введите название профессии
Место работы ❷ выберите город
❸ кликните
Соискателю
Резюме
Вы можете послать резюме по факсу . Послать резюме на почту

Вакансия - Middle Data Science (классический ML)
Контакты
Трудоустройство
г Москва
Расширенная анкета
Регион: Москва МО
Должность: Middle Data Science (классический ML)
Организация: СБЕР
Заработная плата: от 0
Трудоустройство
Специальность: Middle Data Science (классический ML)
Режим работы:
Адрес, контакты работодателя
Регион: Москва МО
Адрес: г Москва
ОГРН: 1067761906805
ИНН: 7718620740
КПП: 997750001
Адрес места работы
Регион: Москва МО
Дополнительная информация: г Москва
Месторасположение работы
Работа в городе: Москва МО
Уточнения по адресу: г Москва
Работа Middle Data Science (классический ML)
Специальность: Middle Data Science (классический ML)
Тип занятости:
График работы: Полный рабочий день
Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь
Должностные обязанности
Центр корпоративного риск-моделирования в поисках опытных специалистов в области Data Science. Наша команда занимается построением передовых моделей в направлении корпоративного кредитования, разрабатывает продукты для внутренних клиентов на современном технологическом стеке. Большой объем информации разной природы и модальностей (последовательности, табличные данные, текст и т.п.) вместе с развитой технической инфраструктурой позволяют разрабатывать широкую линейку моделей от классических алгоритмов до самых современных state of the art моделей. Обязанности участвовать в полном цикле разработки моделей: постановка задачи, сбор данных, выбор модельных подходов и архитектур, обучение моделей, подготовка артефактов для внедрения с последующим мониторингом исследовать различные подходы работы с Machine Learning подходами в разнообразных бизнес-задачах обрабатывать данные для обучения, расчета метрик и поверки гипотез презентовать результаты исследований техническим и бизнес-командам оценивать финансовый эффект от AI-инициатив, подтверждать результаты в ходе проведения пилотов курировать работу стажеров. Требования высшее образование в области технических / физико-математических наук опыт разработки моделей Machine Learning и успешная реализации кросс-функциональных проектов знание ключевых методов и алгоритмов в области Machine Learning знание Python и библиотек pandas, scikit-learn, LightGBM/CatBoost/PyTorch/TensorFlow, etc. навыки работы с базами данных, SQL, PySpark высокий уровень ответственности и самостоятельности. Будет плюсом: знание основ управления рисками в Банке опыт работы с сегментом юридических лиц хотя бы в одном из направлений: устройство финансовой отчетности, регуляторные ограничений со стороны ЦБ, противодействие схемам мошенничества, портфельный риск-менеджмент. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская формат работы: фулл тайм офис годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития регулярные митапы и развитое DS-community 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.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Дополнительная информация
Размещение: 2026-03-23
Источник: Вакансия интернет ресурса
Работа Middle Data Science (классический ML)
Каталог на сегодня. Источник вакансий сайт trudvsem.ru.
Название профессии ❶ введите название профессии
Место работы ❷ выберите город
❸ кликните
Город

Показать QR-код этой страницы с вакансией

Запомните страницу с вакантными местами на своем мобильном телефоне