Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда отвечает за общие правила оценки и контроль качества данных, используемых в процессах оценки рисков кредитования бизнеса Сбера. Проект направлен на создание мультиагентной системы контрольного контура данных для снижения рисков за счет автоматизации процессов сбора, оценки и приоритизации сигналов об отклонениях, а также использования агентных решений для анализа и саммеризации текста.
задачи
Прорабатывать AI-решения: заниматься прототипированием и проверкой гипотез;
Анализировать данные и оценивать метрики качества;
Формировать бизнес и техническую архитектуру;
Формировать требования и задачи для дальнейшей разработки;
Разрабатывать и внедрять AI-агентов на базе LLM (Python, LangChain, LangGraph);
Интегрировать решения с core-системами банка (REST, Kafka, PostgreSQL);
Проектировать MLOps пайплайны.
требования
Знание Python (включая асинхронное программирование);
Знание принципов работы LLM;
Опыт разработки AI-агентов;
Знание инструментов для работы с данными: SQL, pandas, PySpark.
условия
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
Регулярные митапы и развитое DS-community;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
