.svg)
Загрузи резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
сегодня
data scientist
выше рынка на 30,1%
вакансия
316 254 ₽
в среднем
243 016 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией
генерация резюме под вакансию
сопроводительное письмо
Загрузи резюме в профиль, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Центр портфельного риск-моделирования занимается разработкой моделей, оказывающих существенное влияние на финансовый результат банка, а также погружением в розничные кредитные процессы и портфельное моделирование.
задачи
- Строить модели для прогнозирования макроэкономики, резервов и метрик портфеля розничных кредитов, а также создавать AI-агенты для автоматического мониторинга состояния портфеля;
- Анализировать бизнес-процессы и ставить задачи на разработку моделей совместно с заказчиками и коллегами;
- Выбирать подходящие архитектуры и модельные решения;
- Взаимодействовать с инженерами данных при сборе данных;
- Проводить мониторинг моделей в эксплуатации и анализировать отклонения;
- Развивать и распространять экспертизу при внедрении моделей, включая консультирование по факторам и алгоритмам, постановку технических заданий на внедрение и аналитику;
- Курировать стажёров.
требования
- Высшее техническое или физико-математическое образование;
- Знание математических основ классического машинного обучения и нейронных сетей;
- Знание алгоритмов и структур данных;
- Владение Python и библиотеками анализа данных (PyTorch, HuggingFace, Transformers);
- Знание SQL и опыт работы с базами данных;
- Понимание принципов устройства, обучения и оценки качества больших языковых моделей;
- Опыт разработки моделей от 2 лет;
- Навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования GigaChat, Kandinsky или аналогов;
- Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации;
- Будет плюсом понимание кредитных риск-метрик, доходности банковских продуктов, розничных банковских процессов и юнит-экономики, знание статистического анализа, опыт работы с LLM, RAG (LangChain, GigaChain, LangGraph) и PySpark.
условия
- Работа в офисе недалеко от станции метро Кутузовская;
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
- Доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета;
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту;
- Подписка Прайм с возможностью совместного использования;
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду.
навыки
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
