Описание
Команда оценивает и управляет модельными рисками AI-решений банка, улучшает модели машинного обучения и AI-агентов, а также создает инструменты для мониторинга, управления и снижения рисков. Направление объединяет Data Science и аналитику данных.
Задачи
•Разбираться в результатах работы ML-моделей и AI-агентов, анализировать их влияние на бизнес-процессы и выявлять ошибки и проблемы
•Изучать структуру моделей, проверять корректность AI-решений, оценивать подходы разработчиков и создавать альтернативные алгоритмы
•Исследовать подходы к моделированию и валидации разных классов моделей, определять методологию
•Автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автоматического мониторинга
•Разрабатывать и автоматизировать подходы к поиску ошибок в коде внедрения моделей и снижению риска инцидентов
Требования
•Статус студента бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства
•Знание машинного обучения, статистического анализа, математической статистики, алгоритмов и структур данных
•Опыт работы с LLM и агентными системами через API
•Знание Python и основных библиотек анализа данных
•Знание SQL и навыки работы с базами данных
•Опыт работы с рисками и знание основ управления рисками в банке
•Коммуникабельность и умение вести переговоры с подразделениями банка
Будет плюсом:
•Опыт работы с регуляторными моделями Basel
•Опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессах
•Навыки работы с генеративными AI-моделями и опыт создания AI-агентов и их использования
Условия
•Гибкий график: от 20 до 40 часов в неделю, можно совмещать с учебой
•Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
•Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду
