Мы отвечаем за работу моделей оценки рисков, сбор данных и принятие решений по кредитованию ММБ в Сбере. Сбер занимает долю более чем в 50% от рынка кредитования ММБ в России. Мы создали инновационные продукты. Формируем одобренные предложения по всем организациям в России. Мы строим мультиагентную систему с автономно эволюционирующей системной принятия решений. Мы доверяем друг другу и совместно достигаем намеченных результатов. Мы осваиваем новые технологии и повышаем надёжность и качество нашего продукта.
ML engineer
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- анализ и оценка поступивших технических заданий на внедрение математических моделей и агентов
- общение с Data Scientist по техническим заданиям
- построение прототипа модели в Лаборатории данных
- сверка прототипа с эталоном
- адаптация кода модели для регулярного исполнения в ПРОМ
- прохождение ИТ-валидации
- контроль работы внедренного решения (логирование, мониторинг)
- работы внедренного решения (логирование, мониторинг)
- анализ и оценка поступивших бизнес-требований к витринам данных
- общение с заказчиком по бизнес-требованиям
- построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных
- сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику
- разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу
- подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ
- сопровождение внедренного решения (3лс).
требования
- опыт в data analysis, data engineering, ML engineering или близкой области от 2 лет
- уверенное владение Python (pandas, numpy, pytorch, sklearn)
- хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)
- понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)
- Будет плюсом: опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala); знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры (Docker, Openshift, Jenkins, Kafka); опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогичными фреймворками; знание банковской предметной области; опыт разработки технической документации; навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом; опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов; инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
навыки
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.
Подробнее о компании →Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.