Сбер·Москва·6 окт.
Data Scientist в области рекомендательных систем
Ориентир по рынку≈ 300 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 15 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Сначала уточните детали
Объявление открыто подозрительно долго. Прежде чем тратить время на отклик, проверьте, ищут ли ещё.
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 15 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии:
- Первая публикация была 126 дней назад
- Выкладывали заново 2 раза
- Текст не менялся ни разу при переоткрытиях
- Висит дольше 90% вакансий того же грейда
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 6 октября 2026 г., 13 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 2 раза, первая публикация была 15 июня 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 5, требований 12. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноPythonSparkPyTorchAirflowKubernetesRedisKafkaFastAPIML
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Kafka +20%.
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
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя!
О роли
Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватыва
Чем предстоит заниматься
Поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов
Разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение
Анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark
Исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys
Взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды
Наши требования
Опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет
Интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности
Практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей
Хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом
Хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода
Способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике
Опыт реализации DS-проектов в области рекомендаций
Опыт работы с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами
Опыт вывода ML-решений в production или участия в развитии ML-пайплайнов
Опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением и Big Data
Участие в профильных курсах, соревнованиях или pet-projects в области ML/RecSys
Python, PySpark, PyTorch, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и др.
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
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
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).