ml инженер анализа рисков

Команда создаёт интеллектуальные системы для анализа рисков: NLP-модели на основе LLM, AI-агентов и мультиагентные системы для операционных и ESG-рисков, transformer-based модели для банковских задач и финансовых данных, а также классические ML-модели для кредитования.

• Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков LangChain и LangGraph;
• Адаптировать и обучать LLM Сбера на внутренних и внешних данных с применением Prompt Tuning, LoRA, SFT и GRPO;
• Применять подход RL для улучшения способностей модели к рассуждению.

• Иметь статус студента бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства;
• Знать статистику и алгоритмы ML/DL;
• Знать Python и ML-стек: PyTorch, Scikit-learn, Pandas;
• Понимать устройство современного NLP: токенизацию, обработку данных, эмбеддинги и pre-train модели;
• Иметь опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей — от CNN/RNN до трансформеров;
• Иметь опыт построения RAG: классического RAG, GraphRAG и Agentic RAG;
• Знать классические алгоритмы и структуры данных;
• Уверенно владеть английским для чтения и анализа научных статей и документации.

• Гибкий график и возможность совмещать с учёбой: от 30 до 40 часов в неделю;
• Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка;
• Бесплатная подписка СберПрайм+;
• Скидки на продукты компаний-партнёров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.