- Страна
- Россия
- Зарплата
- 500 000 ₽ – 750 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
CHIEF DATA SCIENTIST (УЗП)
Оценка ИИВысокая заработная плата, сильный бренд работодателя и возможность влиять на масштабные процессы. Отличный соцпакет и возможности для обучения, однако работа строго в офисе может быть минусом для некоторых кандидатов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания глубокой технической экспертизы (LLM, MLOps) и сильных управленческих навыков для руководства командами DS и MLE. Высокая ответственность за бизнес-показатели крупнейшего банка и необходимость управления полным циклом AI-продуктов делают позицию крайне сложной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (500-750к) находится на верхней границе рыночного диапазона для позиций Head of DS / Chief Data Scientist в России, что соответствует уровню ответственности в Сбере.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и возглавьте разработку передовых AI-решений для крупнейшего банка страны!
Описание вакансии
CHIEF DATA SCIENTIST (УЗП) В СБЕР, Москва
В Сбер требуется Chief Data Scientist (УЗП).
Дивизион «Моделирование и исследование данных» отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж. Разрабатывают и внедряют end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка.
Ищут лидера, который вместе с командой будет строить топовые AI-решения для привлечения клиентов на зарплатные проекты, приносящие пользу клиентам, сотрудникам и Банку.
Обязанности:
Управлять командой DS и MLE: управлять бэклогом, развивать компетенции, проводить найм и растить сотрудников;
Формировать стратегию и дорожную карту развития AI-решений для Управления зарплатных проектов;
Обеспечивать полный цикл создания AI-продуктов: от исследования данных и прототипирования до промышленного внедрения и мониторинга;
Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и смежными подразделениями для определения приоритетов, разработки, внедрения и оценки эффектов от внедрения AI;
Контролировать качество, надёжность и стабильность ML-решений и AI-агентов;
Отвечать за оценку эффективности AI-решений и их вклад в бизнес-показатели Банка.
Требования:
Опыт руководства командами Data Science / ML от 3 лет;
Глубокое понимание полного цикла создания AI-решений: от сбора данных и построения моделей до эксплуатации и A/B-тестирования;
Техническая экспертиза в стеке: Python, SQL, ML, MLOps, LLM/Agents;
Умение выстраивать процессы разработки AI-решений и обеспечивать выпуск production-ready кода;
Навыки взаимодействия и управления заинтересованными сторонами, приоритизации задач и оценки бизнес-эффектов;
Опыт найма, развития и мотивации технических специалистов.
Условия:
График 5/2, офис на м. Кутузовская;
Режим работы - офис;
Зарплата: 500 000-750 000 ₽
Достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия);
Возможность возглавить AI-направление и влиять на цифровую трансформацию банка;
Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счёт компании;
Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнёров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.
Контакты: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- MLOps
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понять, как кандидат балансирует между техническим совершенством и потребностями бизнеса.
Как вы приоритизируете задачи в бэклоге, когда сталкиваетесь с конфликтом между долгосрочными R&D задачами и срочными запросами от бизнес-заказчиков?
Проверка опыта внедрения современных технологий в реальные процессы.
Расскажите о вашем опыте внедрения LLM или AI-агентов в промышленную эксплуатацию: с какими основными сложностями вы столкнулись?
Оценка навыков управления качеством и надежностью систем.
Какие метрики и процессы мониторинга вы считаете критически важными для обеспечения стабильности ML-решений в банковском секторе?
Проверка лидерских качеств и умения развивать команду.
Опишите ваш подход к найму и развитию DS-специалистов: как вы определяете потенциал роста сотрудника и мотивируете команду в условиях высокой нагрузки?
Оценка понимания бизнес-ценности работы.
