ml инженер модельных рисков

Команда оценивает и управляет модельными рисками AI-решений банка, улучшает модели машинного обучения и AI-агентов, а также создает инструменты для мониторинга, управления и снижения рисков. Направление объединяет Data Science и аналитику данных.

• Разбираться в результатах работы ML-моделей и AI-агентов, анализировать их влияние на бизнес-процессы и выявлять ошибки и проблемы
• Изучать структуру моделей, проверять корректность AI-решений, оценивать подходы разработчиков и создавать альтернативные алгоритмы
• Исследовать подходы к моделированию и валидации разных классов моделей, определять методологию
• Автоматизировать алгоритмы валидации для внедрения в процессы автоматического мониторинга
• Разрабатывать и автоматизировать подходы к поиску ошибок в коде внедрения моделей и снижению риска инцидентов

• Статус студента бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства
• Знание машинного обучения, статистического анализа, математической статистики, алгоритмов и структур данных
• Опыт работы с LLM и агентными системами через API
• Знание Python и основных библиотек анализа данных
• Знание SQL и навыки работы с базами данных
• Опыт работы с рисками и знание основ управления рисками в банке
• Коммуникабельность и умение вести переговоры с подразделениями банка
• Будет плюсом: опыт работы с регуляторными моделями Basel, опыт модельной аналитики и управления модельным стеком в бизнес-процессах, навыки работы с генеративными AI-моделями и опыт создания AI-агентов и их использования

• Гибкий график: от 20 до 40 часов в неделю, можно совмещать с учебой
• Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
• Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду