Стажер Data Science — работа над интересными задачами@ Сбер

40K ₽–70K ₽/мес
оценка на руки
Опубликовано 06.07.2026

О позиции

Стажер Data Science в компании Сбер — это возможность работать над интересными задачами, которые влияют на жизни миллионов пользователей. Вы будете участвовать в проектах, связанных с анализом данных и разработкой моделей машинного обучения. Эта роль идеально подходит для тех, кто хочет погрузиться в мир Data Science и получить практический опыт в крупной компании.

Чем вы будете заниматься

  • Работа над проектами, связанными с анализом больших данных.
  • Разработка и тестирование моделей машинного обучения.
  • Анализ результатов и подготовка отчетов для команды.
  • Участие в обсуждениях и разработке новых идей для улучшения процессов.
  • Сотрудничество с другими командами для достижения общих целей.

Требования

  • Хорошее знание математической статистики и теории вероятностей.
  • Опыт работы с Python и библиотеками для анализа данных (например, Pandas, NumPy).
  • Знание основ машинного обучения будет преимуществом.
  • Способность работать в команде и желание учиться новому.
  • Хорошие аналитические способности и внимание к деталям.

Будет плюсом

  • Опыт работы с SQL и базами данных.
  • Знание английского языка на техническом уровне.
  • Участие в проектах с открытым исходным кодом.

Что мы предлагаем

  • Заработная плата от 40 000 до 70 000 ₽ в месяц.
  • Возможность удаленной работы.
  • Доступ к обучающим материалам и курсам.
  • Участие в интересных проектах и возможность влиять на продукт.
  • Дружелюбная команда и поддержка в обучении.
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 удаленной работы. Однако, описание вакансии довольно общее и не содержит информации о конкретных проектах.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B1
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания Python для анализа данных, включая библиотеки Pandas и NumPy, что позволяет эффективно обрабатывать и визуализировать большие объемы данных.

Способность работать самостоятельно в удаленном режиме, с высокой самоорганизацией и дисциплиной, что позволяет успешно справляться с задачами без постоянного контроля со стороны руководства.

Опыт работы с SQL для извлечения и манипуляции данными из реляционных баз данных, что позволяет эффективно проводить анализ и создавать отчеты на основе собранных данных.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Стажер Data Science (Сейчас)Аналитик данных (1–2 года)Специалист по машинному обучению (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$12B
Годовой рост
10.5%
Внедрение AI
65%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonData AnalysisMachine Learning
Растущий спрос
TensorFlowPandasDeep Learning
Снижающийся спрос
MatlabSAS

Тренды отрасли

Рост популярности машинного обучения
Согласно исследованиям, 70% компаний в России планируют увеличить инвестиции в машинное обучение в ближайшие 2 года.
Увеличение использования облачных технологий
Около 58% организаций используют облачные решения для хранения и обработки данных, что способствует росту спроса на Python-разработчиков.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев