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.
Похожие вакансии