Middle/Senior NLP Data Scientist (Global Markets)

В нашей компетенции — создание, тестирования и вывод в промышленную среду моделей для бизнеса с корпоративными клиентами и финансовыми институтами Департамента глобальных рынков Сбера.

Мы помогаем внутренним и внешним клиентам увеличивать доходность, создаем информационную платформу, проводим анализ финансовых рынков, работаем с разными форматами данных, в том числе, занимаемся текстовой аналитикой.

Примеры некоторых наших задач:

Примеры некоторых наших задач:

Анализ новостного потока. Необходимо в приходящем из разных источников новостном потоке определять тематику каждой новости и ее эмоциональную окраску (позитив/негатив), выделять в контенте новости объекты, с которыми она связана – компании, государства и т.п. Кроме того, необходимо отслеживать каждую тему во времени, находить дубликаты новостей, оценивать интенсивность новостного потока и его влияние на спрос и котировки финансовых инструментов, прямо или косвенно связанных с объектами новостей.

Сегментация клиентов для оптимизации продуктового предложения и цены. Клиенты характеризуются набором атрибутов, включающих принадлежность к отрасли, размер выручки, потребляемые финансовые продукты, паттерны движения денег на счетах, связанные с этим операции и т.д. Необходимо анализировать такие данные о клиентах с целью их сегментации и определения для сформированных сегментов перечней наиболее подходящих финансовых продуктов в допустимых ценовых диапазонах. Также необходимо выявлять факторы, сигнализирующие о наиболее подходящем моменте для предложения сделки клиенту.

Обязанности

• Исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов
• Разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER
• Осуществление fine-tuning’a LLM
• Имплементация RAG’ов на основе данных Банка
• Развитие платформы по использованию и развитию LLM
• Интеграция LLM в бизнес-процессы подразделения
• Интеграция API, сервисов, построение пайплайнов моделей

Требования

• Высокий уровень математического аппарата - математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
• Детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов
• Уверенное владение Python
• Опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике
• Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• Формат работы - офис (ст.м.Ленинский проспект)
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера