Наша команда — think-tank, объединяющий компетенции от экономики и корпоративных финансов до разработки AI-решений для аналитики.
Наша цель: выстроить непрерывную, персонализированную, проактивную AI-native аналитическую поддержку за счёт синергии накопленной экспертизы и Gen AI.
Обязанности
- проектировать и разрабатывать прототипы мультиагентных систем для аналитических задач (market / business / GR / technology / science intelligence)
- создавать AI-решения на базе LLM: от идеи до работающего прототипа на Python
- соединять «top-down» взгляд на отраслевые сдвиги (структурные тренды, регуляторика, технологические разрывы, конкурентный ландшафт) с «bottom‑up» картиной конкретного бизнеса
- превращать тезисы в проверяемые числа: выбирать методологию оценки, идентифицировать узлы чувствительности, защищать ключевые допущения, декомпозировать выручку до драйверов, моделировать unit‑экономику
- готовить аналитические отчёты и презентации для топ-менеджмента, формулировать независимую позицию в экспертных заключениях
- заниматься форсайтом долгосрочных сдвигов в отраслях мировой и российской экономики, на которые должен реагировать корпоративный портфель
- вносить интеллектуальный вклад в разработку мультиагентных Gen AI-систем аналитики — работа на стыке технологий и бизнеса.
Требования
Мы рассматриваем кандидатов с разным бэкграундом и уровнем опыта. Ниже — два основных трека. Оба объединяет широкий кругозор, желание разбираться в экономике/финансах/бизнес‑контексте, структурированное мышление, готовность к быстрому темпу и умение подвергать сомнению очевидное.
Трек А. Сильное экономическое образование + цифровые навыки
Подойдёт для аналитиков начального и среднего уровня, которые хотят стать AI‑native исследователями.
Требования:
- высшее экономическое образование (преимущество: РЭШ, ВШЭ, МГУ, Финансовый университет)
- уверенный Python (pandas, numpy, scikit‑learn) — pet‑проекты, курсы, GitHub
- опыт создания мультиагентным систем — приветствуется, понимание принципов их работы - обязательно
- обязательно портфолио с кодом (анализ данных, парсинг, дашборды, боты)
- базовое понимание SQL, API
- подтверждаемые результаты использования AI‑инструментов в собственной практике.
- английский не ниже Intermediate.
Трек Б. Технический / математический бэкграунд с прикладным опытом
Для сильных разработчиков и исследователей Gen AI, которые хотят глубоко погрузиться в экономическую и бизнес-аналитику. Предпочтителен опыт от 2+ лет.
Требования:
- высшее техническое, математическое или IT‑образование
- уверенный промышленный Python (ООП, асинхронность, работа с большими данными)
- обязательно прикладной опыт работы: отраслевая компания, банки / финансы, консалтинг — либо эквивалентная роль в corporate development / strategic finance. Желательно 2+ лет на позициях Analyst / Associate / Senior Associate в sell‑side equity research, IBD, M&A, ECM, valuation / transaction advisory.
- сильный track record в industry research: способность сформулировать собственный отраслевой тезис, а не пересказать консенсус сектора.
- английский Intermediate+.
- опыт или выраженный интерес к мультиагентным системам и LLM — ключевой плюс
- подтверждаемые результаты использования AI‑инструментов в собственной практике.
Дополнительные бонусы для обоих треков:
- CFA / ACCA / FRM
- опыт написания экспертных заключений или форсайт‑исследований.
Условия
- возможность внести вклад в развитие самой перспективной сферы — искусственный интеллект
- формат работы: офис (м.Кутузовская)
- ежегодный пересмотр зарплаты и 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
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
