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 оценивает и управляет модельными рисками AI-решений Сбера, участвует в улучшении моделей машинного обучения и AI-агентов, а также создаёт инструменты для мониторинга, управления и снижения модельного риска по всем бизнес-направлениям. Команда мониторит и валидирует значимые ML-модели и AI-агентов, автоматизирует методы проверки AI-решений и строит систему отчётности по управлению модельным риском.
задачи
Разбираться в результатах работы различных ML-моделей и AI-агентов, анализировать влияние моделей на бизнес-процессы банка, искать ошибки и проблемы в моделях;
Разбираться в структуре различных моделей, тестировать корректность AI-решений, проверять подходы разработчиков, разрабатывать альтернативные алгоритмы и оценивать применимость подходов с учётом норм и макроэкономической конъюнктуры;
Исследовать подходы к моделированию и валидации различных классов моделей, определять их методологию;
Автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автомониторинга;
Разрабатывать и автоматизировать подходы к поиску ошибок в коде внедрения моделей и снижению числа инцидентов операционного риска.
требования
Статус студента бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства;
Знание машинного обучения и статистического анализа;
Знание математической статистики, алгоритмов и структур данных;
Опыт работы с LLM и агентными системами через API;
Знание Python и основных библиотек анализа данных;
Знание SQL и навыки работы с базами данных;
Опыт работы в рисках и знание основ управления рисками в банке;
Коммуникабельность и умение эффективно вести переговоры с подразделениями банка;
Будет плюсом опыт работы с регуляторными моделями Basel, опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессе, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и их использования в работе.
условия
Гибкий график с возможностью совмещать работу с учёбой: от 20 до 40 часов в неделю;
Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка;
Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.