СберАналитик данных (Риски корпоративно-инвестиционного бизнеса)
офис, Москва
Команда строит мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро‑ и малого бизнеса. Вы будете разрабатывать и внедрять LLM‑агентов, собирать масштабируемые дата‑пайплайны и строить прогнозные модели для своевременного принятия решений по портфелю
ГрейдSenior
Опытот 3 лет
Стек
PythonLangChainSQLTensorFlowPandasScikit-LearnLangGraphLLM
Задачи
- •разработка и внедрение LLM‑агентов и сервисов на их базе
- •проектирование и внедрение мультиагентной платформы для обработки больших данных
- •создание автоматических механизмов мониторинга и раннего выявления признаков риска
- •разработка когортных анализов и прогнозных моделей финансовых показателей портфеля
- •организация работы команды и формирование требований к AI‑решениям
- •взаимодействие с профильными департаментами для интеграции решений
Обязательно
- •высшее образование в математике/статистике/ИТ/экономике или смежных областях
- •от 3 лет опыта разработки на Python, опыт async‑сервисов и работы с библиотеками Data Science
- •опыт работы с LLM и разработки агентов, навыки prompt‑инжиниринга и настройки инференса
- •глубокое знание SQL и оптимизации запросов
- •понимание архитектуры и практическая реализация мультиагентных систем
- •знание методик когортного анализа и построения прогнозов портфельных показателей
Будет плюсом
- •опыт руководящей должности от 2 лет в проектах по большим данным и рискам
- •знание специфики ММБ в российских условиях
- •кейсы разработки AI‑продуктов для кредитных организаций
- •опыт крупных интеграционных проектов в финансовой сфере
- •опыт международного взаимодействия и работы с зарубежными системами
