Junior/Middle Data scientist (валидация GenAI решений/классический ML)

В ПАО Сбербанк, в Управлении модельным риском, в Центре модельных рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Data Scientist.

Управление модельным риском Сбербанка – это, в определенном смысле, «центр знаний» по Data Science инициативам в Сбере. Сотрудники Управления получают уникальную возможность изучить бизнес-процессы Банка и подробно познакомиться с десятками типов моделей машинного обучения, применяющихся в Банке.

Сотрудники Управления участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Банка. Мы создаем инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям.

Сотрудники Центра модельных рисков КИБ работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML, а также с применением нейросетевых алгоритмов (в том числе графовых).

Основная задача-оценка модельного риска в процессах, используемых в корпоративно-инвестиционном бизнесе Банка.

Обязанности

• анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе
• валидация решений на базе LLM (в частности GigaChat), в том числе агентов
• тестирование альтернативных подходов к решению валидируемой задачи
• разработка валидационных тестов для проверки различных аспектов ML-решений
• исследование новых подходов для оценки и интерпретации работы LLM
• участие в разработке методологии валидации применений LLM в бизнес-кейсах
• консультация представителей бизнеса и команд разработки по вопросам прохождения валидации
• оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели
• независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей
• оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации
• создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python)
• исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов
• участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов.

Требования

• знание ML/DL и статистического анализа
• понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer, RL, RecSys, LLM и т.д.)
• владение Python и основных библиотек анализа данных;
• знание SQL и навыки работы с базами данных;
• приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере
• знание «классических» подходов и моделей для разработки и оценки решений различных NLP-задач
• знание основных принципов построения encoder-only и decoder-only моделей на основе архитектуры transformer
• опыт работы с библиотеками / фреймворками: pytorch, transformers, datasets, langchain (желательно)
• опыт обучения / дообучения моделей из семейств BERT и GPT
• большим плюсом будет опыт разработки пром-решений на базе LLM, таких как: вопросно-ответные системы, суммаризация / перефразирование контента, чат-боты и т.д.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• формат работы: фулл тайм офис
• 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.