WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
Machine Learning Engineer/ Data Analytic (Управление рисков Индийского направления)
ВердиктОписаниеИнструментыКомпанияПохожие
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. Machine Learning Engineer/ Data Analytic (Управление рисков Индийского направления)

ПАО Сбербанк·Москва·21 авг.

Machine Learning Engineer/ Data Analytic (Управление рисков Индийского направления)

🏢 ОфисJuniorПолная занятостьКорпорация
Зарплата не указана
56
Есть о чём спросить
Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Внедрение готовых математических моделей в ПРОМ (анализ и оценка поступающих бизнес-требований, опромышливание моделей)
Настройка мониторинга моделей (используются как свое решение, так и смежные)
Развитие процесса внедрения моделей в рамках MLOps: CI/CD для ML - автоматизация тестирования качества кода, настройка автоматического деплоя
Настройка маппинга входящих полей из внешних систем во внутренние сущности хранилища данных модели с проработкой интеграции через API
Формирование требований к хранению результатов модели и сработавших правил платформы принятия решений
Составление бизнес-требований к системе АС Caldera для настройки входящего потока данных из систем кредитного конвейера/сопровождения жизненного цикла кредита
Написание технических спецификаций для системы принятия решений: описание контрактов API и формата входных JSON/XML сообщений
Управление выделением CPU/GPU мощностей для поддержания производительности работы моделей

Наши требования

Высшее техническое или математическое образование
Знание SQL на уровне сложных запросв (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
Уверенное владение Python (кодирование, отладка и тестирование кода, владение профилированием и оптимизацией, а также визуализация данных)
Знание английского на уровне B2 (upper-intermediate)
Владение техниками эффективной коммуникации
Готовность к командировкам в Индию (ориентир неделя 1 раз в квартал)
Опыт работы с Kubernetes, микро-сервисной архитектурой
Опыт работы со стеком хранилища данных (Hadoop, Spark, Hive)
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Мы предлагаем

Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Возможные командировки в Нью-Дели (Индия)
Формат работы - офис, возможен гибрид
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
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

Дополнительно

Ищем эксперта в нашу команду для участия внедрения рисковых моделей Банка на Индийском направлении. Внедряемые модели участвуют в процессах кредитования и имеют высокое влияние, поэтому с одной стороны - скорость внедрения, а с другой - обеспечение должного качества (корректность реализации, настройка их автоматического тестирования и мониторинга в ПРОМ) имеют исключительно важное значение
Команда внедрения моделей использует в работе современный стек технологий: BitBucket, Jira, Confluence, Pycharm, Jenkins, Kubernetes, Spark 3.2+

Технологии и навыки

Python
Kubernetes
ML
AI
Jenkins
CI/CD
Hadoop
Spark
П
ПАО Сбербанк
Москва

ГрейдJunior
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано21 авг.
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо

Похожие вакансии

Senior DL (VLM, GigaChat Vision)СБЕРTech Lead Java (GigaChat)СБЕРIOS Lead (CберКидз)СБЕРдо 544 000 ₽Security EngineerFreedom Holding Operations
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).