Мы отвечаем за работу моделей оценки рисков, сбор данных и принятие решений по кредитованию ММБ в Сбере.

Сбер занимает долю более чем в 50% от рынка кредитования ММБ в России.

Мы создали инновационные продукты. Формируем одобренные предложения по всем организациям в России.

Мы строим мультиагентную систему с автономно эволюционирующей системной принятия решений.

Мы доверяем друг другу и совместно достигаем намеченных результатов.

Мы осваиваем новые технологии и повышаем надёжность и качество нашего продукта.

Обязанности

процесс для ML Engineer:

* анализ и оценка поступивших технических заданий на внедрение математических моделей и агентов

* общение с Data Scientist по техническим заданиям

* построение прототипа модели в Лаборатории данных

* сверка прототипа с эталоном

* адаптация кода модели для регулярного исполнения в ПРОМ

* прохождение ИТ-валидации

* контроль работы внедренного решения (логирование, мониторинг)

* работы внедренного решения (логирование, мониторинг)

процесс для Data Engineer:

* анализ и оценка поступивших бизнес-требований к витринам данных

* общение с заказчиком по бизнес-требованиям

* построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных

* сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику

* разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу

* подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ

* сопровождение внедренного решения (3лс).

Требования

* опыт в data analysis, data engineering, ML engineering или близкой области от 2 лет

* уверенное владение Python (pandas, numpy, pytorch, sklearn)

* хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)

* понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)

будет преимуществом:

* опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala)

* знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры (Docker, Openshift, Jenkins, Kafka)

* опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогичными фреймворками

* знание банковской предметной области

* опыт разработки технической документации

* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

* 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.