Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
Команда создаёт интеллектуальные системы для анализа рисков: разрабатывает NLP-модели на основе LLM и AI-агентов для операционных и ESG-рисков, модели для банковских задач и финансовых рынков, а также ML-модели для кредитования.
задачи
Разрабатывать модели для автоматизации и оптимизации кредитных процессов
Собирать, анализировать и подготавливать данные для моделирования
Писать поддерживаемый и читаемый код
Участвовать в обсуждениях технических подходов
Помогать внедрять результаты исследований
Презентовать результаты исследований бизнес-заказчикам
требования
Быть студентом бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства
Учиться по направлению компьютерных наук, математики или другой смежной области
Знать теорию вероятностей и математическую статистику
Отлично программировать на Python и SQL
Знать библиотеки NumPy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Transformers и PyTorch
Иметь опыт разработки моделей машинного обучения: классических, NLP или DL
Будет плюсом: опыт работы с LLM и большими данными, включая PySpark
условия
Гибкий график: от 30 до 40 часов в неделю, можно совмещать с учёбой
Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
Бесплатная подписка СберПрайм+
Скидки на продукты компаний-партнёров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Крупнейший российский банк и экосистема. Предоставляет банковские услуги: кредиты, вклады, карты, ипотека. Развивает сервисы: доставка, здоровье, развлечения, облачные технологии и ИИ. Удобно для финансов и повседневных задач.
