Ищем аналитика данных в команду разработки прикладных сервисов СберБизнес — самого востребованного интернет-банка для бизнеса в России.
В рамках нашего проекта мы реализуем задачи по увеличению вовлечённости клиентов ДБО с использованием технологий искусственного интеллекта и автоматизируем ключевые процессы бизнеса с помощью передовых инструментов GenAI.
Вас ждёт захватывающая работа в дружной команде профессионалов, ориентированных на применение лучших практик гибкой разработки (Agile). Проект успешно внедрён в промышленную эксплуатацию и ежедневно поддерживает критически важные процессы цифрового банкинга.
Наша цель — не просто автоматизация, а создание мультиагентной системы с точной маршрутизацией запросов клиентов. Система семантически различает сотни смежных бизнес-сценариев, извлекает критическую информацию и подключает профильные GenAI-инструменты для выполнения операций.
Но самое интересное ещё впереди! Мы постоянно расширяем функциональность сервиса, улучшая пользовательские сценарии и повышая эффективность внутренних процессов. Присоединяйтесь к команде, где ваш вклад станет частью истории успеха одного из крупнейших финансовых институтов страны.
Обязанности
- Проектировать системные промпты и цепочки рассуждений (CoT, few-shot) для агентов мультиагентной системы.
- Разрабатывать и внедрять кастомные метрики оценки ответов агентов: точность, полнота, непротиворечивость (включая LLM-as-a-judge).
- Проводить структурный анализ ошибок (error analysis): выявлять паттерны галлюцинаций, сбоев логики, деградации качества.
- Планировать и проводить A/B-эксперименты: сравнивать версии промптов, архитектур агентов и модели; интерпретировать результаты.
- Генерировать синтетические датасеты (диалоги, запросы, эталонные ответы) для тестирования и повышения робастности агентов.
- Искать слабые места в работе агентов, вырабатывать и обосновывать решения по их устранению.
- Формализовывать требования к качеству и передавать метрики в команду глобального мониторинга платформы.
- Готовить аналитические отчёты и презентовать команде выводы: не просто цифры, а конкретные рекомендации.
- Работать с ad-hoc запросами: оперативно доставать данные, проверять гипотезы, разбирать инциденты.
Требования
- Хорошее знание математической статистики, теории вероятностей и дизайна экспериментов (A/B-тесты, статзначимость).
- Опыт работы аналитиком данных или промпт-инженером от 1 года.
- Системный опыт промпт-инжиниринга: управление структурой ответа (JSON), цепочками рассуждений, длиной контекста.
- Продвинутое знание SQL.
- Уверенный Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, scipy, matplotlib).
- Опыт проведения исследований: проверка гипотез, оценка результатов, формулировка actionable-выводов.
- Понимание устройства мультиагентных систем или сложных LLM-пайплайнов (оркестрация, цепочки вызовов, RAG).
Как преимущество:
- Опыт работы с LLM-фреймворками для оркестрации агентов (LangChain, AutoGen, CrewAI, LlamaIndex).
- Опыт работы с векторными базами данных.
- Понимание принципов работы рекомендательных или ранжирующих систем и методов их оценки.
- Знакомство с Big Data стеком (Hadoop, Spark).
- Опыт работы с git, bash/linux, инструментами разработки (Jira, Confluence).
- Опыт в банковской сфере или fintech-проектах.
Условия
- стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
- расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- корпоративная пенсионная программа
- корпоративное обучение за счет компании
- реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей
- официальное оформление с первого дня
- корпоративный спортзал и скидки в спортзалы-партнеры
- мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы
- современный офис с системой «умный дом», зонами отдыха и balance-бордами
- работу по Agile с лучшими из IT индустрии: 2000 продуктовых команд и возможность внутреннего перемещения.