Сбер·Москва (м. Кутузовская)·20 июня
Senior Data Scientist (Time Series, Финансы)
Ориентир по рынку≈ 436 000 – 487 000 ₽наша приблизительная оценка по 14 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 5,3 тыс.–5,9 тыс. $
🔄 ГибридSeniorПолная занятость
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
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 14 похожих вакансиях Data Scientist уровня Senior.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта уже 123 дня. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Висит дольше 90% вакансий того же грейда
- Зарплата не указана
Описание
Обязанности: 5, требования: 8. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноMLPythonNumPyscikit-learnPandasCatBoostXGBoostHadoopSparkSQL
ПлюсомPyTorch
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +14%.
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
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Сбер обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Команда ценообразования для Кредитов ЮЛ.
Чем предстоит заниматься
Сбор и подготовка данных (Hadoop, PySpark, SQL)
Тестирование различных гипотез
Согласование метрик и результатов с заказчиками
Полный пайплайн разработки модели
Поддержка разработанных решений
Наши требования
Опыт работы Data Scientist от 2 лет
Техническое образование (будет плюсом, если выпускник — МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)
Понимание теории вероятностей и статистики
Опыт построения различных алгоритмов ML-моделей (регрессии, классификации и т.д.)
Владение Python и ML-библиотеками (NumPy, scikit-learn, pandas, Matplotlib/Seaborn/Plotly, CatBoost/LightGBM/XGBoost и т.д.)
Плюсом будет опыт работы с PyTorch, PySpark
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Гибридный формат работы
Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
Индивидуальные модели эластичности клиентов к ставке по вкладам (uplift)
Модели досрочного погашения кредитов физ. лиц (time series, tabular ML)
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).