- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Аналитик данных
Сбер — это отличная площадка для профессионального роста с доступом к уникальным данным и современному стеку (LLM, Spark). Гибридный формат работы и статус крупнейшего банка обеспечивают стабильность и интересные задачи.
Сложность вакансии
Вакансия требует владения широким стеком: от классической статистики и SQL до современных LLM и Spark. Высокая сложность обусловлена необходимостью сочетать навыки инженерии данных и глубокой экспертизы в машинном обучении.
Анализ зарплаты
В объявлении не указана зарплата, но для позиции Data Analyst/DS со стеком LLM и Spark в Москве рыночные предложения обычно начинаются от 200 000 рублей. Сбер традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие средние показатели по банковскому сектору.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Сбер Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и развивайте передовые ML-решения в крупнейшем банке страны!
Описание вакансии
Аналитик данных
Стек: Python, SQL, Spark, A/B-тестирование, Machine Learning, LLM, SFT, Статистика
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Откликнуться через Откликнуться ↓
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- SQL
- Apache Spark
- A/B Testing
- Machine Learning
- LLM
- SFT
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с большими данными, характерными для Сбера.
Расскажите о вашем опыте оптимизации Spark-запросов при обработке терабайтных массивов данных.
Оценка понимания методологии проведения экспериментов.
Как вы будете рассчитывать размер выборки для A/B-теста, если ожидаемый эффект (MDE) очень мал, а трафик ограничен?
Проверка актуальных знаний в области генеративного ИИ.
В чем заключаются основные сложности при проведении SFT (Supervised Fine-Tuning) для языковых моделей в закрытом контуре банка?
Оценка умения применять ML для бизнес-задач.
Опишите кейс, где внедрение вашей ML-модели принесло измеримую бизнес-ценность. Как вы оценивали результат?
Проверка владения SQL на продвинутом уровне.
Какие оконные функции вы чаще всего используете для анализа временных рядов и почему?
Похожие вакансии
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior
Senior MLOps инженер
Team Lead Data Science / ML
Data Engineer / Big Data Developer
MLOps инженер (Team Lead)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!