Сбер·Москва·26 июля
Стажер Data Scientist (Риски)
Ориентир по рынку≈ 341 000 – 550 000 ₽наша приблизительная оценка по 35 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисБез опытаПолная 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 35 похожих вакансиях Data Scientist, без учёта уровня.
Живость
Открыта уже 85 дней. 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: 4, требования: 13. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- компенсация спорта
Что требуют
ОбязательноPythonMLRAGLangChainGitNLPLLM
ПлюсомFastAPIDockerHugging FaceC++Java
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 PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM
Адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO)
Участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества
Написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой
Наши требования
Неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов
Знание Python, статистики и ML/DL-стека
Опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров
Опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
Опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents)
Знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования
Умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID)
Опыт работы с Git
Опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse
Успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах)
Вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face
Погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам
Знание других языков программирования (например, C++, Java)
Мы предлагаем
Оплачиваемая стажировка
Возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская)
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Дополнительно
Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем
Примеры
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).