Сбер

Quantitative Analyst (ML)

Коротко

Quantitative Analyst в Сбер: анализ финансовых данных с применением математической статистики, эконометрики и машинного обучения. Требуется профильное математическое образование, знание теории вероятностей и случайных процессов, свободное владение Python (NumPy, Pandas, PyTorch), а также понимание ML/DL, генеративных моделей, RL-алгоритмов и архитектур LLM. Работа фултайм, офис в Москве.

Условия и бонусы
Фултайм, офис (МСК).
Зарплата — по итогам собеседования.
Наши ожидания
•Образование с математическим уклоном: предпочтительно (но не ограничиваясь) МКН СПбГУ, матфак ВШЭ, мех-мат МГУ, РЭШ, МФТИ, ИТМО и др.
•Понимание финансовой математики: знания в области теории вероятностей и случайных процессов, математической статистики и эконометрики.
•Программирование: свободное владение Python (NumPy, Pandas, PyTorch).
•Базовые знания ML/DL.
•Классические методы ML, Deep Learning.
•Современные генеративные модели / RL-алгоритмы, архитектуры и принципы LLM.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте