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

Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents) Grade: Lead Salary: 500000-750000 RUB Skills: Python, Data Scientist & Machine Learning Company URL: Description: 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. Обязанности 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 процесов и улучшения клиентского опыта на этапе доставки и активации. Требования 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. 5:["$","$L18",null,{"initialState":{"status":"anonymous"},"children":[["$","$L19",null,{}],["$","main",null,{"children":["$","$L1a",null,{"vacancySlug":"35537-team-lead-mle-data-science","initialVacancy":{"published_at":"2026-08-29T09:00:50.781783","is_active":true,"position":"Team Lead MLE / Data Science (Last Mile & Agents)","language":"ru","type":"web_and_tg","id":35537,"offer_type":"vacancy","cover_letter_required":false,"cover_letter_placeholder":"","source":"backoffice","incognito_publication":false,"salary_description":"500 000 —‍ 750 000 ₽/‍мес на руки","salary_hidden":false,"salary_display_from":500000,"salary_display_to":750000,"salary_currency":"RUB","salary_taxes":"net","salary_is_total":false,"salary_by_our_version":false,"salary_hidden_variant":null,"offer_description":"Что делать: Выдвигать гипотезы, формировать бэклог и управлять командой из 2 DS/ML-инженеров, контролировать качество кода и соблюдать сроки релизов, выстраивать процессы промышленной разработки и CI/CD внутри команды, внедрять best practices MLOps, проводить полный цикл ведения ML-проектов и AI-агентов для задач Last Mile. \n\nО компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.","skills_objects":[{"name":"Python","slug":"python","is_custom":false}],"url":"/vacancies/35537-team-lead-mle-data-science","description_html":null,"english_level":null,"location_requirements":[{"location_id":"moscow__mo__russia","format":"hybrid","exclude":false,"ancestors":["moscow","mo__russia","russia","_cu-europe","_cu-emea","_cu-world"],"metros":["м. Кутузовская"],"city":"Москва","country":"Россия"}],"location_items":[{"label":"Москва (м. Кутузовская)","format":"hybrid","exclude":false}],"application":null,"viewed":false,"company":{"id":null,"name":"Сбер","logotype":"8f5d6d49-bb76-4250-9aa9-267e36fc5273.png","url":"/companies/GNRXrNQz-sber","industry":"Банки / Финтех","post_to_job_aggregators":true,"investments":"","size":"1001+","short_description":"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. "},"one_day_offer_content":null,"one_day_offer_content_v3":null,"specialization":"Data Scientist & Machine Learning","seniorities":["lead"],"team_size":"","stack_description":""