Сбер·Москва·3 окт.
Стажер Data Scientist (Риски)
Ориентир по рынку≈ 374 000 – 469 000 ₽наша приблизительная оценка по 25 вакансиям этой роли, у работодателя вилка не указана
≈ 4,5 тыс.–5,7 тыс. $
🏢 ОфисJuniorПолная занятость
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
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 25 похожих вакансиях Data Scientist, без учёта уровня.
Живость
Открыта 23 дня, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше её уже выкладывали 1 раз: спросите, почему место снова свободно.
- Опубликована 28 сентября 2026 г., 23 дня назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 28 июля 2026 г.
- Текст сверяли с источником: с тех пор как мы её нашли, он не менялся
- У источника её видели сегодня
В Pro вся история: 1 прошлая публикация и 1 копия на других сайтах
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдачу и архив, а полный текст карточки сверяем по очереди, каждую раз в несколько дней. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
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
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 занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем.
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
Система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков
Агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени
Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования
AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов
Мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями
AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин
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).