О команде
Мы отвечаем за работу моделей оценки рисков, сбор данных и принятие решений по кредитованию ММБ в Сбере.
Сбер занимает долю более чем в 50% от рынка кредитования ММБ в России.
Мы создали инновационные продукты. Формируем одобренные предложения по всем организациям в России.
Мы строим мультиагентную систему с автономно эволюционирующей системной принятия решений.
Мы доверяем друг другу и совместно достигаем намеченных результатов.
Мы осваиваем новые технологии и повышаем надёжность и качество нашего продукта.
Обязанности
Процесс для ML Engineer:
•анализ и оценка поступивших технических заданий на внедрение математических моделей и агентов
•общение с Data Scientist по техническим заданиям
•построение прототипа модели в Лаборатории данных
•сверка прототипа с эталоном
•адаптация кода модели для регулярного исполнения в ПРОМ
•прохождение ИТ-валидации
•контроль работы внедренного решения (логирование, мониторинг)
Процесс для Data Engineer:
•анализ и оценка поступивших бизнес-требований к витринам данных
•общение с заказчиком по бизнес-требованиям
•построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных
•сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику
•разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу
•подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ
•сопровождение внедренного решения (3лс)
Требования
•опыт в data analysis, data engineering, ML engineering или близкой области от 2 лет
•уверенное владение Python (pandas, numpy, pytorch, sklearn)
•хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
•понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)
Будет преимуществом:
•опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
•знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры (Docker, Openshift, Jenkins, Kafka)
•опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогичными фреймворками
•знание банковской предметной области
•опыт разработки технической документации
•навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
•опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
•инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Условия
•комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•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
•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
