Стажер Data Science — анализ данных и автоматизация@ Сбер

40K ₽–70K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 12.06.2026

О позиции

Стажер Data Science в компании Сбер — это возможность погрузиться в мир анализа данных и автоматизации процессов. Вы будете работать над реальными задачами, что позволит вам получить ценный опыт в области Data Science.

Чем вы будете заниматься

  • Анализировать код и проводить идентификацию ИТ-составляющей модельного риска.
  • Проверять качество данных и автоматизировать процессы ИТ-валидации.
  • Создавать ИТ-валидационные тесты на языке Python.
  • Работать в команде с опытными специалистами и другими стажерами.
  • Изучать многообразие моделей в экосистеме Сбера.

Требования

  • Хорошее знание математической статистики и теории вероятностей.
  • Опыт работы с Python/SAS/R и основными библиотеками анализа данных.
  • Знание основ Data Science и умение писать запросы SQL/Oracle PL.
  • Интерес к работе с ИИ и базовые навыки общения с нейросетями.
  • Опыт использования Гигачата и других AI-инструментов в учебе или проектах.
  • Желание учиться и развиваться в области ИИ.

Что мы предлагаем

  • Работа в сильной команде из студентов и выпускников НГУ и НГТУ.
  • Возможность решать боевые задачи и получать реальный опыт.
  • Обучение и развитие в области Data Science и ИИ.
  • Доступ к современным инструментам и технологиям.
  • Гибкий график работы и возможность карьерного роста.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.5
6.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия стажера Data Science в Сбер предлагает интересные задачи и возможность получения реального опыта. Однако, отсутствие указания зарплаты может быть минусом для некоторых кандидатов.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания в Python и SQL, с акцентом на библиотеки для анализа данных, такие как Pandas и NumPy, что позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных.

Способность работать в офисе в команде, легко адаптироваться к динамичной среде и открыто делиться идеями и решениями с коллегами для достижения общих целей.

Навыки статистического анализа и понимание основ машинного обучения, что позволяет не только анализировать данные, но и предлагать решения на основе полученных результатов.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Стажер Data Science — анализ данных и автоматизация (Сейчас)Младший аналитик данных (1–2 года)Аналитик данных (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$5.5B
Годовой рост
12.4%
Внедрение AI
65%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonSQLData Analysis
Растущий спрос
TensorFlowPandasData Visualization
Снижающийся спрос
MATLABR

Тренды отрасли

Автоматизация процессов
Согласно исследованию, 70% компаний в России внедряют автоматизацию для анализа данных, что повышает эффективность работы.
Интеграция AI в бизнес-процессы
Ожидается, что к 2026 году 65% организаций будут использовать машинное обучение для автоматизации анализа данных.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев