AI-агент управляющего портфелем облигаций: требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML моделей для анализа биржевых стаканов облигаций и на основании этого предлагает оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам

AI - позиционер:

a. Автоматическая квитовка платежей – требуется автоматизировать процесс сбивки плановых и фактических платежей по информации о платеже и его назначении

b. Универсальный тул мониторинга временных рядов – требуется разработать архитектуру для детекции аномалий во временных рядах в потоках платежей в различных системах (НОСТРО, ЛОРО, TFM).

Обязанности

* сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE

* определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком

* сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных)

* построение моделей по табличным данным

* поиск аномалий во временных рядах

* построение моделей предсказания временных рядов

* классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций

* генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных

* создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров

* адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке

* тестирование различных гипотез.

Требования

* опыт работы Data Scientist от 3х лет

* образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)

* глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики

* навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти)

* понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM)

* владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam)

* владения pytorch или другими DL фреймворками

* практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT)

* опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers).

Будет плюсом:

* понимание работы рынков ценных бумаг или готовность развиваться в этой области:

* знание фин. метрик: YTM, duration и т.д.

* опыт работы с кривыми доходностей и понимание оценки риска ценных бумаг

* понимание концепции парной торговли

* практические навыки fine-tuning и инференса LLM

* опыт разработки и оптимизация RAG-пайплайнов.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

* офисный формат работы

* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)

* 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.