Эта вакансия в архивеЭту вакансию выложили заново, открыть новую публикацию
Сбер·Москва·21 авг.
ML Engineer / Data Engineer
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 450 000 ₽наша приблизительная оценка по 30 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
≈ 4 тыс.–5,5 тыс. $
🏢 ОфисБез опытаПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Вакансия закрыта
Откликаться поздно: вакансию сняли. Сколько она висела и что в ней менялось, видно в разборе.
2 из 4 в норме
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 30 похожих вакансиях Data Scientist, без учёта уровня.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 62 дня. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 21 августа 2026 г., 62 дня назад
- Эту вакансию выложили заново: Открыть новую публикацию
Считается по возрасту вакансии и её содержимому. Оценка станет точнее, когда накопится история наблюдений. 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 6, требований 10. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- общение с заказчиками
Что требуют
ОбязательноMLPythonPandasNumPyPyTorchscikit-learnSQL
ПлюсомHadoopSparkHiveCI/CDDockerOpenShift
Чем предстоит заниматься
Анализ и оценка поступивших технических заданий на внедрение математических моделей и агентов
Общение с Data Scientist по техническим заданиям, построение прототипа модели в Лаборатории данных, сверка прототипа с эталоном
Адаптация кода модели для регулярного исполнения в ПРОМ, прохождение ИТ- валидации, контроль работы внедренного решения (логирование, мониторинг)
Анализ и оценка поступивших бизнес-требований к витринам данных, общение с заказчиком по бизнес-требованиям
Построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных, сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику
Разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу, подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ, сопровождение внедренного решения (3лс)
Наши требования
Опыт в data engineering/ML engineering от 3 лет
Уверенное владение Python (pandas, numpy, pytorch, sklearn)
Хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
Понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)
Опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
Знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры (Docker, Openshift, Jenkins, Kafka)
Опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогичными фреймворками
Знание банковской предметной области
Опыт разработки технической документации
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Мы предлагаем
Формат работы: фултайм офис
Офис рядом со станцией метро 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
Мы отвечаем за работу моделей оценки рисков, сбор данных и принятие решений по кредитованию ММБ в Сбере