Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер2B63/100

Дата-сайентист ИИ (Data Scientist AI)

Опубликовано: 3 ноября 2026
middlehybridML / Data SciencefulltimeМосква, Россияrupythonpytorchlangchainlanggraphragnlpllmprompt-engineeringopensearchelasticsearchembeddingsgit
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Сбер. ITМоскваonsitefulltimesenior72

Senior Data Scientist (Внутренняя безопасность)

Новое подразделение Сбера создаёт инструменты и решения для внутренней безопасности на базе AI: мультиагентские системы, RAG, локальные инстансы LLM с файнтюнингом, DL-модели скоринга и графовые нейросети. Задачи включают разработку и поддержку ML/DL-моделей, адаптацию открытых LLM, построение систем мониторинга качества и вывод решений в продакшен. Формат работы — полностью офисный в Москве.

pythonpytorchllmraglangchainlanggraph+6
3 ноября 2026
КриптонитМоскваhybridfulltimemiddle72

Data Scientist (NLP)

Разработка и внедрение решений на базе LM/LLM, проектирование AI-агентов и RAG-систем, улучшение качества текущих NLP-решений лаборатории. Требуется опыт решения NLP-задач с LLM и самостоятельной реализации пайплайна обучения модели от данных до продакшена, английский от B1.

pythonnlpllmpytorchtransformerslangchain+6
30 октября 2026
Сбер. Data ScienceМоскваhybridfulltimesenior78

Senior Data Scientist

Настройка клиентских стратегий в розничном бизнесе Сбера: построение uplift-моделей эластичности к ставке по вкладам и кредитам, прогнозирование досрочного погашения и оценка эффекта через A/B-тесты и causal inference. Работа с большими данными в Hadoop (PySpark, SQL), от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и мониторинга.

a/b тестированиеcatboostcausal inferencedockerelasticsearchfine-tuning+17
28 октября 2026
Сбер. Data ScienceМоскваonsitefulltimejunior74

Junior DS-developer в СберИнвестор

Команда AI в приложении «СберИнвестор» ищет junior DS-разработчика, который будет создавать AI-решения полного цикла: от прототипа до продакшена, включая LLM-агентов, RAG-пайплайны и классический ML/RecSys. Требуется понимание полного цикла разработки ML-моделей, знания математики и статистики, уверенный Python и интерес к финансовому рынку. Условия: офис у Москва-Сити, ДМС, обучение, крупное DS&AI-сообщество.

pythonllmlangchainlanggraphragprompt engineering+6
27 октября 2026