Описание
То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача департамента по работе с проблемными активами – вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Используя передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта, мы создаем AI-профили клиентов, которые помогают сотрудникам быстрее разобраться в кейсе и выбрать наилучшую стратегию взаимодействия.
Задачи
•Исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты)
•Регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации
•Создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт
•Построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения
•Проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов
•Контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения
•Создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов: речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом, выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов, качественная суммаризация текста для составления профиля клиента
•Создание, обучение и внедрение моделей для оценки и прогноза финансового состояния клиента, скоринга, прогнозирования дефолта, антифрода и выявления мошенничества
•Разработка систем подбора индивидуальных условий для урегулирования задолженности, а также применение What-If / Uplift моделирования и каскадов моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ
•Графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах
Требования
•Опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL)
•Знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
•Опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений
•Прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
•Знания математической статистики и основ A/B-тестирования
Будет плюсом
•Опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации
•Знание основ финансового анализа и бухгалтерского учета
•Опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами
•Английский язык — уровень Intermediate и выше
•Опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных
•Опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
