Middle/Senior Data scientist (SberAds) - вакансии и работа
Срочно приглашается на работу Middle/Senior Data scientist (SberAds) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
СБЕР |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
Middle/Senior Data scientist (SberAds) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
Middle/Senior Data scientist (SberAds) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! Мы - Команда SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы затем определяя интересы пользователя далее выбирая релевантные объявления для показа и, наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе. Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds. Ищем Data Scientist Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse. Обязанности строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна заниматься полным циклом DS/ML задач участвовать в создании и развитии платформы рекламы улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). Примеры задач: построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги) внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик. Требования знание классического ML и Deep Learning подходов опыт промышленного использования методов RecSys опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода знание принципов распределенной обработки данных умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение. Будет плюсом: специализация в задачах ранжирования, поиска или RTB опыт разработки на Go успешный опыт на kaggle. Условия офис метро Маяковская (Оружейный переулок) гибридный формат работы конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа дисконт-программы от компаний партнеров бесплатный фитнес на территории работодателя внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека. |
Источник информации: |
Вакансия интернет ресурса |
Требования к соискателю |
|
|---|---|
Образование: |
Не указано |
Контакты, адрес работодателя |
|
|---|---|
Регион: |
Москва МО |
Адрес: |
г Москва |
ОГРН: |
1067761906805 |
ИНН: |
7718620740 |
Дополнительная информация о работе |
|
|---|---|
Дата: |
2026-03-05 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от СБЕР можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя СБЕР 30 апреля 2026 г.