Эта вакансия в архивеЭту вакансию выложили заново, открыть новую публикацию
Сбер·Москва·15 июля
ML Engineer / Python Developer
Ориентир по рынку≈ 175 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка по 28 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
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
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 28 похожих вакансиях Python Developer уровня Middle.
- Кроме оклада: премия, опцион и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 96 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 15 июля 2026 г., 96 дней назад
- Эту вакансию выложили заново: Открыть новую публикацию
Точной даты публикации у нас нет, появления этой вакансии мы не застали, поэтому мёртвой она здесь не объявляется. 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 14. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноMLPythonSparkAirflowKubernetesFastAPIPyTorchJiraConfluenceGit
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Git +8%.
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
Разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов
Разработка продакшен-пайплайнов обработки данных
Работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях
Писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере
Performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой
Менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой
Наши требования
Математический бэкграунд
Хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas)
Опыт написания качественного production кода
Опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику
Опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)
Хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL
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
Опыт работы с Kubernetes
Опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами)
Опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере
Опыт или образование в области финансов, банкинга
Опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки
Опыт оптимизации пайплайнов препроцессинга данных под highload
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (опционально)
Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (опционально)
Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
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, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys)
Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая 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
Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Ищем Machine Learning Engineer в команду для вывода в ПРОМ рекомендательных моделей Банка. Мы работаем с огромным количеством данных, и высоконагруженными сервисами, что делает нашу работу не только важной, но и технически интересной. Также от нас напрямую зависит развитие самого продукта рекомендательной платформы в Банке, так как именно мы определяем ключевые точки ее роста. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам!