Senior Data Scientist (SberAds)

Senior Data Scientist (SberAds) Grade: Senior Salary: 300000-450000 RUB Skills: Apache Airflow, AWS S3, B2C, ClickHouse, Go, Hive, Kafka, ML, MLflow, PySpark, Python, S3, Spark, Data Scientist & Machine Learning Company URL: Description: 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. 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. Условия офис метро Маяковская (Оружейный переулок). гибридный формат работы. конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности). ДМС с 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. 5:["$","$L18",null,{"initialState":{"status":"anonymous"},"children":[["$","$L19",null,{}],["$","main",null,{"children":["$","$L1a",null,{"vacancySlug":"34650-senior-data-scientist-sberads","initialVacancy":{"published_at":"2026-08-29T09:00:50.436558","is_active":true,"position":"Senior Data Scientist (SberAds)","language":"ru","type":"web_and_tg","id":34650,"offer_type":"vacancy","cover_letter_required":false,"cover_letter_placeholder":null,"source":"hh_import","incognito_publication":false,"salary_description":"300 000 —‍ 450 000 ₽/‍мес на руки","salary_hidden":false,"salary_display_from":300000,"salary_display_to":450000,"salary_currency":"RUB","salary_taxes":"net","salary_is_total":false,"salary_by_our_version":false,"salary_hidden_variant":null,"offer_description":"Что делать: Разрабатывать и улучшать модели для разных частей пайплайна, заниматься полным циклом DS/ML задач, участвовать в создании и развитии рекламной платформы.\n\nО компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.","skills_objects":[{"name":"Apache Airflow","slug":"airflow","is_custom":false},{"name":"Apache Airflow","slug":"apache airflow","is_custom":false},{"name":"AWS S3","slug":"aws s3","is_custom":false},{"name":"B2C","slug":"b2c","is_custom":false},{"name":"ClickHouse","slug":"clickhouse","is_custom":false},{"name":"Go","slug":"go","is_custom":false},{"name":"Hive","slug":"hive","is_custom":false},{"name":"Kafka","slug":"kafka","is_custom":false},{"name":"ML","slug":"ml","is_custom":false},{"name":"MLflow","slug":"mlflow","is_custom":false},{"name":"PySpark","slug":"pyspark","is_custom":false},{"name":"Python","slug":"python","is_custom":false},{"name":"S3","slug":"s3","is_custom":false},{"name":"Spark","slug":"spark","is_custom":false}],"url":"/vacancies/34650-senior-data-scientist-sberads","description_html":null,"english_level":null,"location_requirements":[{"location_id":"moscow__mo__russia","format":"office","exclude":false,"ancestors":["moscow","m