То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача департамента по работе с проблемными активами – вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Используя передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта, мы создаем AI-профили клиентов, которые помогают сотрудникам быстрее разобраться в кейсе и выбрать наилучшую стратегию взаимодействия.

В рамках нашего центра ИИ и комплексных решений вектор развития ориентирован на концептуальное переосмысление процессов урегулирования, автоматизацию рутинных процессов и создание дополнительного дохода в рамках работы с проблемной задолженностью.

Обязанности

* исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты)

* регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации

* создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт

* построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения

* проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов

* контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения

* создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов:

- оптимизация документальной и рутинной работы

- речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом

- выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов

- качественная суммаризация текста для составления профиля клиента

* разработка и внедрение ML/AI-моделей:

- оценки и прогноза финансового состояния клиента

- подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности

- антифрод и выявления мошенничества

- скоринг клиентов

- прогнозирование дефолта по обязательствам

- What-If / Uplift моделирование и каскады моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ

- графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров

- анализ новостного контента и других источников информации о клиентах.

Требования

* опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL)

* знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph

* опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений

* прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP

* знания математической статистики и основ A/B-тестирования.

_Будет плюсом:_

* опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации

* знание основ финансового анализа и бухгалтеского учета

* опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами

* английский язык — уровень Intermediate и выше

* опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных

* опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)

Условия

* возможен гибридный формат работы, локация офиса пр-кт Кутузовский, 32 к3 стрА

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* 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.