← К каталогу
СБ

СБЕР

Chief Data Scientist (SberCampaigning)

ОфисУровень не указанМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение18 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Ищем сильного руководителя Data Science, который возглавит развитие ML- и AI-направления в команде персональных коммуникаций Сбера.

Команда помогает клиентам получать релевантные предложения в нужный момент и через удобный канал: в приложении, рекламе, отделении, контактном центре и других точках взаимодействия.

Мы строим рекомендательные модели, определяем лучшее следующее предложение и контакт, управляем частотой коммуникаций и постоянно проверяем гипотезы через A/B-тесты.

В этой роли вы будете влиять на решения, которыми пользуется вся клиентская база России. В работе — более 100 банковских и небанковских продуктов, свыше 70 каналов и сценариев персонализации.

Наша цель — делать коммуникации действительно полезными для клиента и одновременно приносить измеримый эффект бизнесу: повышать конверсию, увеличивать CLTV и ускорять запуск кампаний.

Обязанности

  • Руководить командой Data Science: развивать экспертизу, выстраивать процессы, помогать сотрудникам расти и достигать результата.
  • Формировать и реализовывать ML/AI-стратегию трайба.
  • Развивать модели склонности и рекомендательные алгоритмы, которые выбирают лучшее предложение, канал и время для коммуникации с клиентом.
  • Улучшать механизмы выбора следующего контакта, частоты коммуникаций и A/B-тестирования.
  • Интегрировать LLM-решения в рекомендательные системы: использовать RAG и генерацию персонализированных текстов предложений.
  • Совместно с продуктом, бизнесом и технологическими командами запускать ML-решения в промышленную эксплуатацию.
  • Оценивать бизнес-эффект моделей и помогать превращать ML-разработки в понятный финансовый результат.

Требования

  • От 10 лет опыта в Data Science.
  • Не менее 5 лет опыта разработки и внедрения рекомендательных, uplift моделей в крупных компаниях.
  • Опыт управления командой от 10 Data Scientists.
  • Умение развивать ML-компетенции на уровне всего подразделения.
  • Опыт запуска сложных ML-проектов в продакшен с подтвержденным бизнес-эффектом.
  • …

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU