Управление моделирования и исследования данных совместно с Центром прикладного искусственного интеллекта ищет инженера машинного обучения в свою команду на проект AI Казначей.
Обязанности
- анализ финансовых и экономических данных: как на уровне всей страны, так и отдельных клиентов
- разработка, поддержание и оптимизация решений с использованием SOTA ML- и DL-моделей на внутренних данных, в том числе апробация фундаментальных моделей без дообучения на целевых данных
- решение задач в области анализа временных рядов (в основном прогнозирование), а также табличных данных (регрессия, классификация, ранжирование).
Требования
- хорошее знание языка Python (NumPy, Pandas, PyTorch, основы ООП и пр.). Плюсом будет опыт работы в PySpark (либо готовность освоить)
- экспертиза в области анализа временных рядов (какие есть подходы, основные модели — классические / ML / DL, метрики, способы валидации и т. д.)
- глубокое понимание DL и классического ML, широкий кругозор в ML в целом и в Tabular & Time Series в частности
- опыт работы с инструментами разработки (bash, git), в том числе опыт командной разработки или готовность освоить эти навыки
- готовность глубоко погружаться в специфику банковской предметной области и бизнес-требований решаемых задач
- 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 метро Кутузовская
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты и 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
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.