Наша команда стоит на передовой GenAI трансформации Банка – мы создаем систему управления рисками AI-агентов Банка! Мы ищем аналитика данных, который хочет работать не «вокруг» искусственного интеллекта, а внутри его ядра. Это роль на стыке аналитики, инженерии и архитектуры AI-систем в Банке, где ИИ – промышленный контур: сотни агентов, собственная LLM-модель, критичные бизнес-процессы и реальные риски. Твоя задача — погрузиться в мир управления рисками AI-агентов Банка для решения широкого спектра задач, начиная от сбора и обработки данных и заканчивая созданием интеллектуальных инструментов поддержки принятия решений. Ты будешь работать с полным жизненным циклом AI: от данных и промптов до поведения агентов в продакшене. Твоя зона ответственности — надежность, предсказуемость и безопасность ИИ в масштабах Банка.Обязанности Чем ты будешь заниматься: Анализировать работу мультиагентных систем: инциденты, риски и аномалии в работе AI-решений Выступать заказчиком реализации и тестировать защитные механизмы Разрабатывать скрипты и пайплайны на Python для анализа поведения ответов агентов Создавать бенчмарки и датасеты для тестирования моделей Проведение исследований, выявление закономерностей и зависимостей в данных, построение гипотез и их проверка Работать с большими массивами данных, логами, результатами генераций Взаимодействовать с командами DS, платформы, безопасности и бизнеса. Это не классическая роль аналитика. Здесь нет витрин и дашбордов ради отчетности. Здесь — исследование поведения искусственного интеллекта в реальном мире и контроль механизмов, которые делают его управляемым.Требования Что нам важно: Уверенный Python: анализ данных, автоматизация, скрипты, пайплайны Опыт работы с данными: структурированными и полуструктурированными Инженерное мышление: умение разбирать сложные системы Интерес к устройству LLM, AI-агентов, prompt engineering Способность формулировать метрики для «нематериальных» вещей: качество ответа, риск, доверие Желание работать с системами, от которых реально зависит бизнес Высшее техническое/математическое образование (Computer Science, Data Science, Прикладная Математика и т.п.) 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 расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа выгодная ипотека для сотрудника бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Похожие вакансии