Сбер·Москва·6 июля
Senior Data Scientist (Центр цифровых решений)
Ориентир по рынку≈ 300 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 17 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». Смущает только, что вакансия висит давно.
2 из 4 в норме
Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 17 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта уже 105 дней. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Обязанности: 5, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- команда из 9 человек и высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноLLMMLPythonPyTorchLangChainMLOpsRESTFastAPIRAGSQL
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, REST +26%, SQL +20%.
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
Разрабатывать LLM-агентов и мульти-агентные системы — проектировать архитектуру, управлять памятью, планированием и вызовом внешних инструментов (function calling)
Настраивать алгоритмы и проводить эксперименты — оптимизировать промпты, гиперпараметры, стратегии семплирования, тестировать фреймворки
Строить production-пайплайн — от запроса до действия агента с логированием, трейсингом, мониторингом качества и затрат токенов
Обеспечивать качество агента — внедрять автоматические метрики (успешность вызова инструментов, достижение цели), проводить бэктесты
Работа на стыке технологий и бизнеса: превращение данных в решения
Наши требования
Опыт с агентными системами — от 2 лет именно с LLM-агентами, или 4+ лет в DS/ML, из которых не менее года с агентами
Экспертный Python — асинхронность, Pydantic, типизация, тестирование недетерминированного поведения, уверенная работа с PyTorch
Глубокое понимание LLM — принципы работы, контекст, function calling, различия моделей, знание современных архитектур LLM
Опыт разработки AI-агентов и production-решений — фреймворки LangChain, LangGraph; построение пайплайнов с MLOps-подходом, понимание DevOps-процессов
Backend-разработка — создание REST API (FastAPI), работа с LLM API, понимание RAG-архитектур и векторных баз данных (SQL, векторные БД)
Инструменты и инженерия — Git, Docker, опыт разработки высоконагруженных систем (от 5 лет в IT/DS), системное мышление и ориентация на бизнес-результат
Эксперименты и оценка — умение строить метрики качества и эффективности агентов, быстро тестировать новые подходы, читать научные статьи на английском
Будет плюсом: опыт с multi-agent системами, fine-tuning LLM (LoRA/QLoRA), знание RL/DPO, понимание методов распределённого обучения
Мы предлагаем
Возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект
Формат работы: офис (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
Скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
Мы компактная команда из 9 человек. Вместе мы отвечаем за создание и развитие цифровых инструментов повышения эффективности
Наша цель: Создать персонального помощника руководителя, направленного на повышение эффективности на основе Gen AI, мультиагентных систем и графов знаний
