Стажер Data Science (Финансы)

27 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
можно без опыта

Мы – Data Science-команда, которая занимается моделированием поведения кредитных портфелей ФЛ. Работаем сразу с несколькими кредитными продуктами: потребительскими кредитами, ипотекой, автокредитами и POS. Наша основная задача – строить модели, прогнозирующие досрочные погашения по портфелю и моделирование эластичности. В наших задачах много классического ML, временных рядов и прикладной математики. Периодически используем более сложные подходы из DL. Работаем с большими банковскими данными, поэтому существенная часть стэка – Python, pandas, polars, Spark, SQL.

При этом от команды требуется не просто обучить модель, а разобраться в бизнес-механике продукта, реализовать расчет на больших данных и объяснить бизнесу полученный результат понятным языком.

У нас достаточно много исследовательской свободы: если существующий подход работает недостаточно хорошо или понятно как его улучшить, то можно предложить новый, что приветствуется.

Обязанности
  • проводить аналитику и мониторинг работы моделей
  • собирать и подготавливать данные, последующий EDA feature engineering разрабатывать новые ML-моделей (Регрессия, Классификация, Моделирование временных рядов, Кластеризация)
  • оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines
  • подготавливать код проекта к проду
  • поддерживать текущую аналитику: багфиксы моделей и выполнение эдхок-запросов.
Требования
  • высшее образование (или находишься на последних курсах университета) по техническому направлению
  • имеешь прочный математический фундамент (понимаешь, что под капотом градиентного спуска, знаешь характеристики основных распределений, можешь на пальцах объяснить PCA и МНК)
  • умеешь и любишь писать код на python, стараешься его оптимизировать, не боишься разбираться в чужом коде, а также понимаешь SQL
  • владеешь основными библиотеками для анализа данных (базовый минимум - pandas, numpy, sklearn)
  • имеешь глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (основные линейные и древовидные модели).


Будет плюсом:

  •  интересуешься новыми подходами в мире Data Science
  • участвовал в соревнованиях по ML
  • знаешь что такое ключевая ставка ЦБ
Условия
  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
  • срочный трудовой договор на 3 месяца
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.