Senior Data Scientist NLP (команда Phygital-продажи и GenAI) - вакансия
Срочно приглашается на работу Senior Data Scientist NLP (команда Phygital-продажи и GenAI) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
T2 |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
Senior Data Scientist NLP (команда Phygital-продажи и GenAI) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
Senior Data Scientist NLP (команда Phygital-продажи и GenAI) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
Мы создаём будущее банковского сервиса, объединяя физические и цифровые каналы взаимодействия (Phygital) и внедряя самые современные GenAI модели. Наша цель — обеспечить клиентам персональный сервис нового уровня, учитывая их жизненные обстоятельства и предлагая услуги простым и понятным языком. Присоединяйся к нашей команде, чтобы создавать инновационные решения для миллионов людей! Обязанности Глубокий анализ больших объемов данных, включая аудиопотоки и clickstream Исследования SotA-подходов и эксперименты с новыми технологиями Создание и улучшение алгоритмов ML для прогнозирования поведения клиентов и оптимизации продаж. Интеграция моделей в производственные процессы и обеспечение их стабильности и производительности Адаптация и дообучение генеративных моделей (в том числе GigaChat) Реализация ML-систем для предиктивного анализа обращений клиентов (канал, потребность, время, сценарии), включая sequence-to-one / sequence-to-many Дизайн, проведение A/B-тестов и подведение итогов Сотрудничество с аналитиками, дата-инженерами и бизнесом. Обоснование и защита архитектурных решений Подготовка отчётности и визуализация результатов для внутренних заказчиков. Требования Опыт от 2-х лет в NLP, поведенческой аналитике, классификации временных рядов или RecSys Готовность брать ответственность за архитектурные решения, обосновывать их перед бизнесом, влиять на бизнес-метрики продукта Сильные аналитические способности, аккуратность и точность в работе с данными Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт дообучения и работы с LLM Sequence Modeling. Экспертиза в обработке последовательностных данных (sequence modeling) Уверенное владение классическим ML (градиентный бустинг: LightGBM / CatBoost) и глубоким обучением (DL, PyTorch) Отличное знание Python, SQL, инструментов больших данных (Hadoop, Spark) Навыки эффективной коммуникации в междисциплинарной команде Понимание методологии A/B-экспериментов и статистического анализа. Будет плюсом: Опыт промышленной эксплуатации ML-моделей и создания production-пайплайнов Навыки работы с Docker, системами мониторинга моделей Опыт с потоковыми платформами (Kafka, Flink) Опыт в финансовой сфере или банковском секторе. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Формат работы - офис Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. |
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: |
2026-04-10 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от T2 можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя T2 11 апреля 2026 г.