Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер. Data Science80/100

Stream Lead DS (Риски)

Опубликовано: 20 октября 2026
leadonsiteML / Data SciencefulltimeМоскваrudata scienceкредитные рискириск-моделированиематематическое моделированиеаналитика бизнес-процессовприоритизация бэклогавалидация моделеймониторинг моделейуправление командойвзаимодействие с deбанковские продукты
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
СберМоскваonsitefulltimesenior85

Data Scientist (Центр модельных рисков розничного бизнеса)

Работа в Центре модельных рисков розничного бизнеса Сбера: оценка качества Classic ML-моделей и их влияния на бизнес, исследование и улучшение подходов к моделированию и валидации. Автоматизация валидации и мониторинга моделей, в том числе с использованием агентов.

pythonmachine learningpytorchpysparknlptransformers+5
29 сентября 2026250 000–350 000 RUB
СберМосква (м. Кутузовская), гибридhybridfulltimelead88

Chief Data Scientist

Руководство командой Data Science и MLE в Сбере: управление бэклогом, найм и развитие сотрудников, формирование стратегии и дорожной карты AI-решений для банкоматной сети. Полный цикл создания AI-продуктов — от исследования данных и прототипирования до промышленного внедрения и мониторинга.

aiai-продуктыdata sciencellmmachine learningml+8
28 сентября 2026500 000–750 000 RUB
Московский Кредитный БанкМоскваhybridfulltimesenior62

Главный разработчик моделей (ПВР)

Разработка и документация моделей высокого качества для банка, включая розничные, корпоративные и бизнес-модели ПВР, с прохождением валидации и участием во встречах с заказчиком. Также требуется постановка требований на витрины данных, аналитика, мониторинг и оптимизация процесса разработки моделей.

pythonsassqlлогистическая регрессиябустингкредитный риск+4
30 октября 2026
Сбер. Data ScienceМоскваonsitefulltime72

Data Scientist (Центр модельных рисков розничного бизнеса)

Команда управляет модельным риском розничного бизнеса Сбера: валидация и мониторинг моделей Classic ML на табличных данных и NLP, разработка методик оценки рисков и валидационных тестов на Python, автоматизация процессов валидации и мониторинга.

pythonклассическое машинное обучениеupliftpysparksqlpytorch+6
26 октября 2026