Сбер·Москва·17 авг.
Data Scientist / ML Engineer — Game AI в команду Disrupt
Ориентир по рынку≈ 375 000 – 475 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Правда, вакансия открыта уже давно.
2 из 4 в норме
Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 17 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 63 дня. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 17 августа 2026 г., 63 дня назад
- Поднимали в поиске источника 1 раз, последний раз 18 октября 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 9, требований 11. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноMLAIPythonSQLPyTorchA/B Testing
ПлюсомLLMUnityUnreal Engine
Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, LLM +43%, Python +22%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Мы — команда Disrupt в Сбере, часть блока ГенИИ. Отвечаем за все новые воплощения Гиги на рынках и работаем в формате фабрики гипотез: ищем перспективные сценарии, запускаем MVP, масштабируем лучшие продукты. Ищем Data Scientist или ML-инженера для игровых и рекомендательных систем.
Чем предстоит заниматься
Создавать поведение агентов, подбирать контент и события под игрока (next-best-action), настраивать адаптивную сложность, давать персональные рекомендации и безопасно тестировать новые механики с помощью RL/bandit-подходов
Строить рекомендации и ранжирование для контента, заданий, событий и игровых режимов
Прогнозировать поведение игроков (вовлеченность, отток) и их следующий шаг; сегментировать аудиторию
Создавать прототипы агентов с памятью, планированием действий и взаимодействием со средой
Применять контекстные бандиты, офлайн-RL или обучение по примерам там, где они работают лучше обычных моделей
Проектировать симуляции и офлайн-тесты, ставить ограничения безопасности и защиту от взлома наград (reward hacking)
Готовить данные и пайплайны обучения, запускать батч-инференс в реальном времени, следить за дрейфом данных и качеством рекомендаций
Планировать A/B-тесты и оценивать их влияние на удержание, глубину сессии, разнообразие механик и удовлетворенность игроков
Работать вместе с геймдизайнерами: переводить игровые механики в формальные цели так, чтобы не ломать баланс
Наши требования
Опыт в Data Science или ML Engineering от двух лет, либо сильное production или research портфолио
Уверенное владение Python, SQL и PyTorch. Понимание классического машинного обучения, теории вероятностей и методов оптимизации
Практический опыт хотя бы в одной из областей: рекомендательные системы (ranking), reinforcement learning, игровой ИИ, персонализация или моделирование пользователей
Знание устройства RecSys: генерация кандидатов, ранжирование, неявная обратная связь (implicit feedback), cold start, смещения данных (bias), офлайн-метрики и A/B-тесты
Умение довести модель с ноутбука до рабочего сервиса или пайплайна: покрыть тестами, настроить мониторинг и сделать обучение воспроизводимым
Навык чётко формулировать метрику качества (reward) и заранее видеть способы, которыми модель попытается её «сломать»
Опыт с контекстными бандитами, офлайн-RL, обучением по примерам (imitation learning), мультиагентными системами или планированием
Создание LLM-агентов со структурированным использованием инструментов и контролируемой памятью для NPC или игровых помощников
Работа с Unity/Unreal (ML-Agents) или симуляторами на базе PettingZoo, Gymnasium, RLlib; либо опыт написания собственных симуляторов
Построение ранжирования в реальном времени, работа с feature store, векторным поиском или графовыми рекомендациями
Опыт работы в геймдеве, социальных сетях, UGC-платформах, развлечениях, беттинге или других продуктах с высокой частотой событий
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Система обучения для профессионального и карьерного развития
Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
Льготная программа ипотеки для сотрудников
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
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).