ml инженер ESG

Команда Дирекции по ESG разрабатывает ИИ-продукты в сфере ESG и устойчивого развития: решения со спутниковыми данными для оценки состояния земли и океана, проекты в области человеческого капитала и мультиагентные системы для подготовки отчётности.

• 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 GigaChat;
• Строить модели для классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов;
• Создавать интерактивные прототипы и дашборды для демонстрации результатов моделей и выводов руководству банка.

• Глубоко понимать математические основы машинного обучения: линейную алгебру, теорию вероятностей, статистику и методы оптимизации;
• Иметь практический опыт применения классических алгоритмов машинного обучения: линейных моделей, деревьев решений, градиентного бустинга и кластеризации;
• 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 помощью 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 закончить бакалавриат или магистратуру в 2026 году;
• Проживать в Москве или одном из указанных городов Московской области.

• Оплачиваемая стажировка;
• Длительность стажировки — 3 месяца;
• График работы — 40 часов в неделю;
• Комфортный современный офис.