Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер82/100

Lead Data Analyst — оценка качества поиска, RAG и агентов

Опубликовано: 20 октября 2026
leadhybridData-аналитикаМоскваrusqlpythondata analysisnlpllmrag
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Сбер. ITМоскваonsitefulltimelead90

DA Lead (Руководитель направления анализа и подготовки данных для AI)

Руководство направлением анализа и подготовки данных для GenAI: оценка качества LLM/RAG/OCR, методологии и метрики, эксперименты и A/B-тестирование, управление командой аналитиков и разметчиков. Команда создаёт RAG-платформу, фреймворк агентов и системы обработки неструктурированного контента в Сбере.

pythonsqlllmragfine-tuningdata governance+6
23 октября 2026от 700 000 RUB
Сбер для экспертовМоскваonsitefulltimemiddle62

Менеджер по данным и управленческому учету (Исламский банкинг / Партнёрское финансирование)

Ведение обособленного управленческого учета по стандартам AAOIFI и законодательству РФ, бюджетирование доходности продуктов и построение финансовых моделей в направлении партнёрского финансирования (исламский банкинг). Сбор и анализ данных из систем банка, внедрение ML/LLM для автоматизации отчетности и инсайтов, контроль КПЭ и Data Governance.

sqlpythonbillmragdata governance+6
22 октября 2026
SkillStaffМоскваremotefulltime72

Инженер данных (AI/LLM)

Инженер данных для прототипирования AI-ассистента: подготовка и нормализация корпоративных данных, сборка PoC по извлечению данных через API/SQL, подготовка данных для RAG и оценка качества retrieval. Также автоматизация тестирования ассистента, метрик качества и regression-наборов с передачей прототипов в промышленную разработку.

pythonsqletlapillmrag+6
20 октября 2026
Сбер для экспертовМоскваonsitefulltimejunior82

Аналитик-исследователь: данные, источники, ИИ-инструменты

Аналитик-исследователь в департамент стратегии Сбера: сбор и структурирование первоисточников по рынкам, компаниям и регулированию, парсинг документов и извлечение данных через LLM (GigaChat API), построение базы знаний с RAG-поиском и автоматизация процесса на Python/SQL. Готовит аналитические записки и презентации для руководства с высоким стандартом достоверности данных.

pythonsqlpandasexcelllmrag+6
14 октября 2026