Аналитик данных (Риски корпоративно-инвестиционного бизнеса)
Зарплата не указана
География найма
Москва
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Location: Москва
Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени.
Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям.
Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель.
В чем будет заключаться ваша магия: на вашей стороне превращение бизнес-задачи в проверенный прототип агента и готовую к разработке спецификацию. Вы собираете экспертизу, выстраиваете методологию, находите данные и описываете, что агент получает на вход и что отдаёт на выход. Код агента пишет разработчик, данные подводят дата-инженеры — вы отвечаете за то, чтобы агент делал правильную вещь на правильных данных.
Обязанности
* постановка задачи на агента: цель, бизнес-заказчик, потребители результата, критерии успеха
* организация работы с экспертами (напр. кредитные риски, андеррайтинг, мониторинг, работа с проблемной задолженностью): интервью, воркшопы, формализация экспертной логики принятия решений
* анализ внутрибанковских процессов, с которыми связан агент и точек использования его результата
* разработка методологии агента: признаки, правила, пороги, зависимости; разделение логики на детерминированную (расчёты и правила) и недетерминированную (интерпретация и выводы LLM)
* поиск и верификация источников данных: витрины, таблицы, поля, глубина истории, частота обновления, качество; маппинг до уровня конкретного атрибута
* прототипирование агента: сборка рабочего прототипа (Python, Jupyter, вызовы LLM) на выбранных данных и методологии
* тестирование прототипа на лаб-контуре: проверка корректности и полноты выбранных данных, проверка того, что результат агента устраивает экспертов и отвечает запланированным целям; доработка методологии по итогам
* описание контракта агента: состав и формат входа и выхода, место агента в мультиагентной системе и взаимодействие с другими агентами
* подготовка эталонных кейсов клиентов с ожидаемым результатом для тестирования и приёмки агента
* передача разработчику и дата-инженерам спецификации вместе с проверенным прототипом, сопровождение разработки, приёмка результата вместе с экспертами
* оценка качества работы агента после запуска, сбор обратной связи, доработка и версионирование методологии
* ведение базы знаний по агентам: методологии, источники данных, результаты тестов прототипов, принятые решения.
Требования
* высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях
* опыт работы с различными LLM
* опыт разработки агентов
* 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow)
* глубокое знание SQL и оптимизации запросов
* опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса
* глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения
* знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса.
Будет преимуществом:
* опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками
* понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков
* наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций
* опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере
* навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества и системами и технологиями в рамках международного сотрудничества.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.