Data Scientist

Задачи: — исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты) — регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации — создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт — построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения — проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов — контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения — создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов: оптимизация документальной и рутинной работы, речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом, выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов, качественная суммаризация текста для составления профиля клиента — разработка и внедрение ML/AI-моделей: оценки и прогноза финансового состояния клиента, подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности, антифрод и выявления мошенничества, скоринг клиентов, прогнозирование дефолта по обязательствам, What-If / Uplift моделирование и каскады моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ, графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах. Требования: — опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL) — знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph — опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений — прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP — знания математической статистики и основ A/B-тестирования Будет плюсом: — опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации — знание основ финансового анализа и бухгалтеского учета — опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами — английский язык — уровень Intermediate и выше — опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных — опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot) Условия: — возможен гибридный формат работы, локация офиса пр-кт Кутузовский, 32 к3 стрА — ежегодный пересмотр зарплаты, 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 — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.