data scientist

Команда Дирекции по ESG разрабатывает ИИ-продукты в сфере ESG и устойчивого развития. Проекты включают анализ геоданных и спутниковых снимков для оценки состояния земли и океана, решения в области человеческого капитала на основе NLP, а также мультиагентные системы для подготовки различных типов отчётов.

• Участвовать в полном цикле разработки ML-моделей: от сбора и анализа данных до обучения и валидации;
• Разрабатывать и тестировать компоненты мультиагентной аналитической системы, включая RAG-цепочки на базе LLM и GigaChat;
• Строить модели для классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов;
• Создавать интерактивные прототипы и дашборды для демонстрации результатов моделей и аналитических выводов руководству Банка.

• Глубоко понимать математические основы машинного обучения: линейную алгебру, теорию вероятностей, статистику и методы оптимизации;
• Знать и применять классические алгоритмы машинного обучения: линейные модели, деревья решений, градиентный бустинг и кластеризацию;
• Свободно владеть Python и библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn;
• Знать основы глубокого обучения, включая CNN, RNN/LSTM и трансформеры;
• Иметь практический опыт построения и обучения моделей с использованием PyTorch или TensorFlow;
• Иметь опыт создания простых интерактивных дашбордов или веб-приложений с использованием ipywidgets, Streamlit, Gradio или Plotly/Dash;
• Быть студентом очной формы обучения;
• Учиться в российском техническом вузе;
• Учиться на 3–6 курсе бакалавриата или специалитета, 1–2 курсе магистратуры либо окончить бакалавриат или магистратуру в 2026 году;
• Проживать в Москве или одном из указанных городов Московской области.

• Оплачиваемая стажировка;
• Стажировка длится 3 месяца;
• График — 40 часов в неделю;
• Современный комфортный офис.