Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents)

Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents)
Вакансия Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents), работа в компании Сбер, в Москве. Локации: Москва. Зарплата: 500 000 — 750 000 ₽/мес на руки. Дата публикации: 22.09.2026.
Вакансия Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents), работа в Сбер, в Москве — getmatch — getmatch В приложении удобнее Установить Вакансия в архиве Компания больше не ищет сотрудника. Посмотрите похожие предложения Все вакансии Data Scientist & Machine Learning Москва Lead в Сбер 500 000 — 750 000 ₽/мес на руки Москва Офис Специализация Data Scientist & Machine Learning Уровень Lead Требуемый опыт 6 + лет Поделиться Поделиться Технологии/инструменты Python Docker CI/CD API Machine Learning CI Data Science SOLID LLM О нас и команде Дивизион «Моделирование и исследование данных» отвечает за компетенцию Data Science в Блоке. Мы разрабатываем и внедряем end-to-end-решения на основе машинного обучения в бизнес-процессы Сети продаж банка. Мы ищем Team Lead, который возьмет на себя управление небольшим ядром команды (2 человека) для направления внешней дистрибуции банковских карт. Чем предстоит заниматься Управление и процессы: Выдвижение гипотез, формирование бэклога и управление командой из 2 DS/ML-инженеров, контроль качества кода и соблюдение сроков релизов. Выстраивание процессов промышленной разработки и CI/CD внутри команды, внедрение best practices MLOps. Координация взаимодействия между командой DS, командами внедрения (бэкенд/инфраструктура) и бизнес-заказчиками (продуктовые менеджеры). Участие в архитектурных митингах, защита технических решений перед руководителем Блока. Экспертиза и разработка: Полный цикл ведения ML-проектов и AI-агентов для задач Last-Mile (оптимизация точек присутствия, маршрутизация, предиктивная аналитика спроса на карты, оценка довозимости) — от бизнес-постановки до A/B-тестирования и оценки финансового эффекта. Разработка и доведение до production-эксплуатации AI-агентов (GenAI) и ML-моделей для взаимодействия с клиентами в каналах дистрибуции. Проектирование и ревью кода ML-моделей и ключевых алгоритмов. Личное участие в написании наиболее сложных, критически важных компонентов кода (Python) и проведение код-ревью. Ключевой стек: Classic ML: Модели прогнозирования для внешней дистрибуции, оптимизация логистики, выбора канала вручения карты, оценка довозимости. AI Agents: Создание агентских систем на базе LLM для автоматизации процессов и улучшения клиентского опыта на этапе доставки и активации. От кандидата ожидаем Хард-скиллы: Глубокие компетенции: Python (пром-код), ML, Statistics , LLM/Agents (обязательно), MLOps (Docker, CI/CD, мониторинг), базовое понимание DE (работа с большими данными). Опыт промышленной разработки на Python от 4-х лет (из которых минимум 1 год в роли Tech Lead или архитектора). Опыт работы с GPT-like-моделями (инженерия промптов, создание агентов, работа с векторными БД, интеграция API). Понимание принципов A/B-тестирования и методов оценки uplift/финансового эффекта от внедрения моделей. Умение писать чистый, масштабируемый и пром-ready код (понимание SOLID, паттернов проектирования). Софт-скиллы: Развитые коммуникативные навыки для работы с нетехническими заказчиками — умеете переводить бизнес-задачи на язык метрик ML и объяснять результаты модели понятным для бизнеса языком. Опыт менторства, готовность развивать младших коллег и нести ответственность за результат команды. Условия График 5/2, офис на м. Кутузовская. Режим работы — офис. 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. Поделиться О компании Сбер Сфера Банки / Финтех Размер 1001+ Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов. Самый дорогой российский бренд и самый сильный банковский бренд в мире по версии Brand Finance.