Ищем Senior Data аnalyst в команду разработки прикладных сервисов СберБизнес. В рамках нашего проекта мы реализуем задачи по увеличению вовлечённости клиентов ДБО с использованием технологий искусственного интеллекта и автоматизируем ключевые процессы бизнеса с помощью передовых инструментов GenAI. Вас ждёт захватывающая работа в дружной команде профессионалов, ориентированных на применение лучших практик гибкой разработки (Agile). Проект успешно внедрён в промышленную эксплуатацию и ежедневно поддерживает критически важные процессы цифрового банкинга. Наша цель — не просто автоматизация, а создание мультиагентной системы с точной маршрутизацией запросов клиентов. Система семантически различает сотни смежных бизнес-сценариев, извлекает критическую информацию и подключает профильные GenAI-инструменты для выполнения операций. Но самое интересное ещё впереди! Мы постоянно расширяем функциональность сервиса, улучшая пользовательские сценарии и повышая эффективность внутренних процессов. Присоединяйтесь к команде, где ваш вклад станет частью истории успеха одного из крупнейших финансовых институтов страны. Обязанности разрабатывать и внедрять кастомные метрики оценки ответов агентов: точность, полнота, непротиворечивость (включая LLM-as-a-judge) роводить структурный анализ ошибок (error analysis): выявлять паттерны галлюцинаций, сбоев логики, деградации качества планировать и проводить A/B-эксперименты: сравнивать версии промптов, архитектур агентов и модели; интерпретировать результаты генерировать синтетические датасеты (диалоги, запросы, эталонные ответы) для тестирования и улучшения агентов искать слабые места в работе агентов, вырабатывать и обосновывать решения по их устранению формализовывать требования к качеству и передавать метрики в команду глобального мониторинга платформы готовить аналитические отчёты и презентовать команде выводы: не просто цифры, а конкретные рекомендации работать с ad-hoc запросами: оперативно доставать данные, проверять гипотезы, разбирать инциденты. Требования хорошее знание математической статистики, теории вероятностей и дизайна экспериментов (A/B-тесты, статзначимость) опыт работы аналитиком данных от 1 года продвинутое знание SQL уверенный Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, scipy, matplotlib) опыт проведения исследований: проверка гипотез, оценка результатов, формулировка actionable-выводов понимание устройства мультиагентных систем или сложных LLM-пайплайнов (оркестрация, цепочки вызовов, RAG). Как преимущество: понимание принципов работы рекомендательных или ранжирующих систем и методов их оценки знакомство с Big Data стеком (Hadoop, Spark) опыт работы с git, bash/linux, инструментами разработки (Jira, Confluence). опыт в банковской сфере или fintech-проектах опыт работы с векторными базами данных опыт работы с LLM-фреймворками для оркестрации агентов (LangChain, AutoGen, CrewAI, LlamaIndex) системный опыт промпт-инжиниринга: управление структурой ответа (JSON), цепочками рассуждений, длиной контекста. Условия Что мы предлагаем: • удобный офис на Кутузовском пр-кт д. 32к1 • гибридный формат работы • регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии • доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета • программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы • расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи • ипотечные программы для сотрудников • бесплатные подписки СберПрайм+ и бонусы партнёров • вознаграждения за рекомендации кандидатов.
Похожие вакансии