Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда разрабатывает систему противодействия мошенничеству и инструменты для обеспечения безопасности клиентов банка. В её составе есть сервисы для построения графов связей, геопространственной аналитики, выявления мошенничества и обработки больших объёмов данных. Команда также интегрирует ИИ-агентов и мультиагентные системы в аналитическую платформу.
задачи
Проектировать и анализировать архитектуру технического решения совместно с командой разработки;
Разрабатывать и согласовывать концепцию, проектную и техническую документацию, описывать API и вести документацию в Confluence;
Анализировать источники данных, разрабатывать модели данных, логику алгоритмов и интеграций;
Документировать правила сбора, хранения и использования данных и обеспечивать их соблюдение;
Участвовать в полном цикле разработки и внедрения.
требования
Учиться на 3–5 курсе и быть готовым выделять на стажировку минимум 30 часов в неделю в офисе;
Понимать жизненный цикл разработки ПО и роль системного аналитика;
Быстро погружаться в исследуемую область;
Иметь навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы;
Знать основы SQL, реляционные базы данных и уметь писать запросы разной сложности;
Знать форматы JSON/XML и уметь проектировать REST API;
Уметь обрабатывать и структурировать большие объёмы сложной информации, доступно и наглядно её представлять;
Уметь собирать, анализировать и документировать бизнес-требования, описывать сценарии использования, генерировать идеи и прорабатывать технические решения и интеграции;
Обладать коммуникативными навыками для взаимодействия со смежными подразделениями и командой;
Будет плюсом опыт проектирования логических и физических моделей данных, понимание алгоритмов и подходов в AI/GenAI, архитектуры AI/GenAI-решений, LLM, RAG, BI и DataOps, инструментов Big Data и принципов работы NoSQL-баз данных.
условия
Стажировка с нагрузкой минимум 30 часов в неделю;
Современный IT-офис рядом с Москва-Сити, в пяти минутах от метро «Кутузовская», с фитнес-залом;