Обязанности

оценка и прогнозирование финансового состояния клиентов
подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности
создание антифрод-систем для выявления мошенничества
построение скоринговых моделей и прогнозирование дефолта
проведение What-If / Uplift анализа и построение каскадных моделей
применение графового анализа для изучения связей между компаниями, руководителями и бенефициарами
анализ новостного фона и внешних источников данных о клиентах.

Требования

опыт: 3+ лет в сфере Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) и Deep Learning (DL)
технический стек: Уверенное владение библиотеками и фреймворками: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
практика: Опыт валидации AI-решений и их успешного пилотирования («боевое» внедрение)
экспертиза: Прикладной опыт работы с LLM, включая контроль качества ответов и построение сложной графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
фундамент: Глубокие знания математической статистики и основ проведения A/B-тестирования.

формат работы: офис в Москве, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Теги