- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Chief Data Scientist ДУСУС
Оценка ИИПозиция в Сбере — это работа с передовым стеком технологий и масштабными задачами. Высокий статус компании и фокус на AI делают эту вакансию одной из самых привлекательных на рынке для специалистов уровня Lead.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль уровня Lead в крупнейшем банке страны предполагает не только глубокие технические знания в области LLM и MLOps, но и высокие управленческие компетенции. Кандидату предстоит работать с огромными массивами данных и отвечать за архитектуру сложных AI-систем.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты для уровня Lead Data Scientist в Москве в банковском секторе обычно начинаются от 450 000 рублей и могут достигать 700 000+ рублей в зависимости от бонусов. Сбер предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка для топовых специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к лидеру финтеха и возглавьте разработку передовых AI-решений в Сбере!
Описание вакансии
Chief Data Scientist ДУСУС
Грейд: Lead
Стек: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, LLM, AI Agents, Data Science, A/B testing
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- MLOps
- Data Science
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с современными генеративными моделями и понимания их интеграции в бизнес-процессы.
Расскажите о вашем опыте проектирования и внедрения AI Agents и LLM в продуктовые решения. С какими основными сложностями вы сталкивались?
Для позиции Lead критически важно понимать, как модели доходят до продакшена и как поддерживается их жизненный цикл.
Как вы выстраиваете процессы MLOps в команде? Какие инструменты и подходы считаете наиболее эффективными для масштабирования ML-решений?
Проверка навыков принятия решений на основе данных и оценки влияния изменений на бизнес.
Опишите ваш подход к проведению A/B-тестирования для ML-моделей. Как вы интерпретируете результаты, если метрики качества модели растут, а бизнес-метрики падают?
Оценка лидерских качеств и умения управлять командой высококвалифицированных специалистов.
Как вы распределяете задачи внутри команды Data Science и как мотивируете сотрудников на изучение новых технологий, таких как AI Agents?
Проверка технической грамотности в работе с данными.
