Data Scientist (ИИ-агенты для автовалидации моделей)

Мы создаем интеллектуальные решения для автоматизации валидации моделей машинного обучения и математических финансов, используя передовые технологии AI.

Наша цель-повысить скорость, точность и надежность процессов оценки модельных рисков, что напрямую влияет на эффективность работы Банка.

Обязанности

• создание базы знаний для автономной валидации:

разработка и структуризация базы знаний на основе артефактов валидации (методики, отчеты, метаданные моделей) в оптимальном для работы ИИ-агентов формате

разработка применения базы знаний для построения ИИ-агентов, включая интеграцию SOTA-методов и альтернативного моделирования.

• разработка ИИ-агентов для сквозной автономной валидации моделей: от классического ML до нейросетей, LLM и гибридных архитектур
• оптимизация процессов с использованием LLM (анализ документации, генерация отчетов, семантический поиск в базе знаний)
• реализация автономных решений для улучшения моделей и генерации альтернативных подходов к моделированию
• интеграция с внутренней ML-платформой банка: подключение ИИ-агентов к системе автоматической валидации и разработки моделей и базе знаний для SOTA-моделей (аналог Hugging Face для внутреннего использования)
• тесное кросс-функциональное взаимодействие с другими командами для внедрения ИИ-агентов в production среду.

Требования

• продвинутый Python: опыт написания чистого, модульного кода (ООП, асинхронное программирование), знание ML-стэка (PyTorch/TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy) и инструментов для работы с LLM (LangChain, RAG-фреймворки)
• глубокие знания ML/DL: архитектуры нейросетей, методы валидации, feature engineering, интерпретируемость моделей
• практический опыт с LLM/NLP: fine-tuning, RAG, prompt engineering; применение NLP для анализа текстовых данных
• разработка AI-агентов: понимание принципов проектирования мультиагентных систем; знание инструментов интеграции с сервисами автоматизации и векторными БД и MLOps-инструментов для развертывания и мониторинга агентов будет плюсом
• 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
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• регулярные митапы и развитое DS-community
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.