В Центре робототехники Сбера мы создаем роботов и системы ИИ, которым нужны большие и аккуратно подготовленные наборы данных. Data Conveyor Team отвечает за путь этих данных от сырых записей до формата, с которым могут р…
Наша команда занимается развитием платформы данных в блоке «Люди и Культура». Мы создаём Data-продукты, которые являются основой для: Комплексной HR-аналитики — от операционных отчётов до предиктивных исследований; Углуб…
Мы развиваем продукт DataQuality - систему мониторинга качества данных, которая в реальном времени следит за потоком событий антифрод-платформы: согласованность полей, заполненность расчетов, стабильность скорингов и агр…
Мы передовое ИТ подразделение, создающее дата платформу на сотни петобайт данных для крупшейнего юнита банка. Нами реализована загрузка, обработка и контроль качетсва разрозненных данных из сотен систем-истоников банка в…
Разработки и поддержки витрин данных в Hadoop (HDFS, Iceberg, Hive), ETL - Spark, CTL - Oozie, CI/CD - Jenkins + BitBucketОбязанности • разработка DWH/DataLake/LakeHouse • построение поставки данных в Batch • оптимизация…
Наша команда отвечает за оценку модельного риска и независимый контроль генеративных моделей Банка. В нашей зоне ответственности GigaChat — текстовые и мультимодальные LLM — и open-source модели: команда первой видит, на…
Мы ищем Аналитика в команду "Обмен данными" рекламной платформы SberAds. Команда обеспечивает двусторонний поток информации между рекламной платформой, Сбером и сервисами экосистемы. Ключевые задачи направления включают …
Наша команда занимается амбициозной и стратегически важной задачей – построение единого хранилища данных блока B2C - централизованное и эталонное место хранения данных. Мы ищем сильного инженера данных для работы с крупн…
Локация: Москва, офисный формат работы на месте работодателя — м. Кутузовская, ул. Поклонная, 3 Зарплата: до 500 000 ₽ в месяц до вычета налогов Компания СБЕР развивает централизованное единое хранилище данных блока B2C …
В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и динамик…