Сбер·Москва·30 сент.
Senior Data scientist and researcher (клиентский путь взыскания)
Ориентир по рынку≈ 300 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
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
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 16 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта 19 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
- Появилась у нас 30 сентября 2026 г., 19 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 28 августа 2026 г.
- Текст у источника меняли 2 раза, последний раз 15 октября 2026 г.
- 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
Обязанности: 12, требования: 10. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- в работе ИИ-инструменты для кода
Что требуют
ОбязательноMLNLPPandasSparkCatBoostPyTorchTensorFlowLangChainLLM
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
Исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты)
Регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации
Создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт
Построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения
Проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов
Контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения
Создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов
Речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом
Выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов
Качественная суммаризация текста для составления профиля клиента
Создание, обучение и внедрение моделей для оценки и прогноза финансового состояния клиента, скоринга, прогнозирования дефолта, антифрода и выявления мошенничества. Разработка систем подбора индивидуальных условий для урегулирования задолженности, а также применение What-If / Uplift моделирования и каскадов моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ
Графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах
Наши требования
Опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL)
Знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
Опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений
Прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
Знания математической статистики и основ A/B-тестирования
Опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации
Знание основ финансового анализа и бухгалтерского учета
Опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами
Опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных
Опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)
Мы предлагаем
Возможен гибридный формат работы, локация офиса: Москва, Кутузовский пр., д.32, к.3
Ежегодный пересмотр зарплаты, 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
То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача департамента по работе с проблемными активами – вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Используя передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта, мы создаем AI-профили клиентов, которые помогают сотрудникам быстрее разобраться в кейсе и выбрать наилучшую стратегию взаимодействия
В рамках нашего центра ИИ и комплексных решений вектор развития ориентирован на концептуальное переосмысление процессов урегулирования, автоматизацию рутинных процессов и создание дополнительного дохода в рамках работы с проблемной задолженностью
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).