Сбер·Москва·18 сент.
Lead ML Engineer (Recsys)
Ориентир по рынку≈ 375 000 – 475 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
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 31 день, признаков фиктивного найма нет.
- Появилась у нас 18 сентября 2026 г., 31 день назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 6 июля 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 8, требований 10. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноMLPythonSparkPyTorchAirflowKubernetesRedisKafkaFastAPIMLOps
Надбавка к зарплате на этом уровне: ML +43%, Python +22%, Kubernetes +15%.
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
Чем предстоит заниматься
Формировать технологическое видение и roadmap развития ML Engineering и MLOps в направлении рекомендательных систем, определяя ключевые инженерные приоритеты и точки роста
Развивать единый жизненный цикл ML-решений — от формулирования и воспроизводимой проверки DS-гипотез до запуска моделей в production, мониторинга и дальнейшего сопровождения
Создавать инженерные стандарты и практики, которые помогают командам выпускать качественные и надёжные модели: требования к коду и данным, тестированию, версионированию, документированию, релизам
Управлять портфелем технологических инициатив, находя баланс между развитием новых возможностей, повышением надёжности и устранением архитектурных ограничений
Повышать производительность DS/MLE команд за счёт автоматизации, стандартизации, переиспользуемых компонентов и упрощения пути от эксперимента до production
Развивать применение GenAI в процессе создания ML-решений: находить наиболее перспективные сценарии, запускать пилоты и оценивать их влияние на скорость и качество разработки
Повышать масштабируемость, надёжность и экономическую эффективность ML-инфраструктуры
Развивать ML-инженеров и технических лидеров направления
Наши требования
Опыт технического лидерства в крупном ML-направлении не менее двух лет: умение формировать технологическое видение и roadmap, а также доводить системные изменения до результата
Глубокое понимание полного жизненного цикла ML-решений — от эксперимента и обучения модели до production, мониторинга, масштабирования и дальнейшего сопровождения
Опыт проектирования и развития высоконагруженных ML-систем, включая batch-, streaming- и real-time-сценарии
Опыт взаимодействия с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами, включая согласование приоритетов и защиту потребностей своего направления
Умение принимать решения в условиях конфликтующих приоритетов, объяснять компромиссы и доводить выбранные инициативы до результата
Опыт people management в DS/MLE командах: найм и адаптация сотрудников, постановка целей, регулярная обратная связь, performance review, развитие и удержание специалистов, а также формирование среды для обмена знаниями и распространения сильных инженерных практик
Опыт внедрения GenAI-инструментов в процессы разработки и оценки их влияния на скорость и качество работы команд
Опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием, персонализацией или рекламными технологиями
Практический опыт работы в роли Data Scientist: формулирование и проверка ML-гипотез, оценка качества моделей и участие в A/B-тестах
Опыт эксплуатации real-time ML-систем на масштабе миллионов пользователей и при строгих требованиях к latency и availability
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
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
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!
Мы — команда экспертов, объединённых общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам. Наша главная задача — создание современной масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер
Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Мы следим за развитием технологий, экспериментируем с новыми ML-подходами, внедряем их в платформу и доводим до конкретного применения в бизнесе
Мы ищем Lead ML Engineer, который будет отвечать за технологическое развитие направления рекомендательных систем и формирование единой инженерной и операционной среды для DS- и MLE-команд. В зоне ответственности — скорость и воспроизводимость проверки DS-гипотез, качество разработки и вывода моделей в production, а также надёжная эксплуатация ML-решений с предсказуемыми качеством и стоимостью
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).