В Центре модельных рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Data Scientist.

Команда создает инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям. Работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML (Classic ML), а также с генеративными моделями (Gen AI).

Обязанности

### Чем предстоит заниматься:

  • анализ бизнес-процессов применения модели и оценка ее оптимальности
  • валидация решений на базе LLM (в частности GigaChat), в том числе агентов
  • тестирование альтернативных подходов к решению валидируемой задачи
  • разработка валидационных тестов для проверки различных аспектов ML-решений
  • исследование новых подходов для оценки и интерпретации работы LLM
  • участие в разработке методологии валидации применений LLM в бизнес-кейсах
  • консультация представителей бизнеса и команд разработки по вопросам прохождения валидации
  • оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели
  • независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей
  • оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации
  • создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python)
  • исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов
  • участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов.

Требования

### Ждем от кандидата:

  • знание ML/DL и статистического анализа, понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer, RL, RecSys, LLM и т.д.)
  • владение Python и основных библиотек анализа данных, знание SQL и навыки работы с базами данных, приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере
  • знание «классических» подходов и моделей для разработки и оценки решений различных NLP-задач, знание основных принципов построения encoder-only и decoder-only моделей на основе архитектуры transformer
  • опыт работы с библиотеками / фреймворками: pytorch, transformers, datasets, langchain (желательно)
  • опыт обучения / дообучения моделей из семейств BERT и GPT.

Будет плюсом:

  • опыт разработки пром-решений на базе LLM, таких как: вопросно-ответные системы, суммаризация / перефразирование контента, чат-боты и т.д
  • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

Условия

### Что предлагаем:

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • возможность выбрать удобный график – офис
  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.