- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Junior-специалист DataScience
Отличный старт для карьеры в крупнейшем бигтехе России с доступом к уникальным технологиям и данным. Работа с LLM на позиции Junior — это редкая и ценная возможность для профессионального роста.
Сложность вакансии
Для Junior-позиции требования достаточно высокие, так как включают работу с LLM и промышленными рекомендательными системами. Потребуется хорошая база в ML и понимание специфики работы с большими данными в финтехе.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для Junior DS в Москве в банковском секторе рынок предлагает конкурентные условия. Указанные рыночные оценки соответствуют средним значениям для крупных технологических компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и внедряйте передовые LLM-решения в крупнейшем банке страны!
Описание вакансии
Junior-специалист DataScience / Сбер. IT
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Разрабатываем промышленные рекомендательные системы для продуктов банка и экосистемы, интегрируем их в сквозны…
Требования:
- помогать внедрять LLM в пром: дообучать, оптимизировать и адаптировать большие языковые модели под задачи банк…
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- LLM
- NLP
- Data Science
- Recommender Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с рекомендательными системами в банке.
Какие основные метрики качества рекомендательных систем вы знаете и как бы вы их оценивали в банковском приложении?
В требованиях указано внедрение LLM в промышленную эксплуатацию.
Какие методы оптимизации LLM (например, квантование или прунинг) вы знаете и зачем они нужны в продакшене?
Работа связана с дообучением моделей.
Расскажите о процессе Fine-tuning для языковых моделей: какие данные и подходы вы бы использовали?
Сбер работает с огромными массивами данных.
Как обеспечить стабильность и масштабируемость ML-модели при обработке миллионов запросов в день?
Важно понимать основы классического ML.
В чем разница между переобучением и недообучением, и какими способами вы боретесь с overfitting в своих проектах?
Похожие вакансии
Junior Python Data Engineer
Junior Quantitative Analyst / Researcher
Junior Data Scientist
Junior Data Scientist
Junior Data Engineer
Junior Data Engineer
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!