Эта вакансия в архивеПосмотреть похожие вакансии ↓
Сбер·Москва·17 сент.
Middle Data Scientist (SafeHub)
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 13 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта 32 дня, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше не выкладывалась.
- Опубликована 16 сентября 2026 г., 33 дня назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 6 июля 2026 г.
- Закрыта 3 октября 2026 г., провисела 16 днейЭто была копия вакансии с другого сайта
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Обязанности: 5, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС
Что требуют
ОбязательноMLPyTorchLLMHugging FacePythonNumPyPandasscikit-learnFastAPILangChain
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
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 новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей. Ищем Middle Data Scientist, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы. Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learni
Чем предстоит заниматься
Cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)
Cоздание RAG-систем
Разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптация к меняющимся условиям и требованиям бизнеса
Дообучение и адаптация открытых LLM
Создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности
Наши требования
Опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
Понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
Уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
Уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
Опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
Знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
Опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
Опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
Опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
Настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Мы предлагаем
Инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти
Среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды
Сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать
Нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
Стабильная заработная плата и годовой бонус
Полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Технологии и навыки
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).