Вакансии

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем. Примеры: система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин. Задачи: — разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM — адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO) — участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества — написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой. Требования: — неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов — знание Python, статистики и ML/DL-стека — опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров — опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) — опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents) — знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования — умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID) — опыт работы с Git. Преимуществом будет: — опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse — успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах) — вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face — погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам — знание других языков программирования (например, C++, Java). Условия: — оплачиваемая стажировка — возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Кутузовская) — корпоративный спортзал и зоны отдыха.

Задачи: — Автоматизировать стратегию процесса принятия решения (риск-правила, внедрение моделей); — Анализировать бизнес требования к СПР и предлагать эффективные доработки; — Выстраивать логику новых процессов с нуля; — Поддерживать работоспособность СПР и связанных модулей в пределах своей ответственности; — Настраивать интеграции с внешними контрагентами (сервисами); Требования: — Опыт работы риск-технологом более 3 лет; — Высшее техническое образование; — Умение работать со статистической информацией; — Владение математическим аппаратом; — Отличное владение SQL, знание языков программирования высокого уровня (Python, Java, JavaScript и тд.); — Опыт работы c системами принятия решений; Будет плюсом: — Опыт контейнеризации приложений; — Работа с Apache Kafka, Redis. Условия: — Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ; — Гибкий формат работы: возможность удалённо работать, а также офис в Москве рядом с м. Технопарк; — Расширенная программа ДМС со стоматологией с первого дня работы; — Доплата по больничному листу до оклада до 5 рабочих дней в год; — Линия психологической поддержки; — Врач в офисе и массажные кресла (для сотрудников в Москве); — Бесплатные посещения фитнес-клуба А-sport на ст. м. Технопарк; — Корпоративная программа профессионального обучения совместно с Альфа Групп; — Возможность участия в профильных конференциях; — Онлайн-библиотека; — Карьерное развитие и программа наставничества; — Кафетерий льгот через 6 месяцев (спорт, организация рабочего места, здоровье, дети, питомцы, благотворительность и др); — Корпоративные мероприятия и тимбилдинги в онлайн и офлайн формате; — Подарки к праздникам и материальная помощь по особым случаям; — 3 дня 100% оплачиваемых day off в году.

Location: Москва Ищем управляющего директора с глубокой экспертизой в управлении рисками на финансовых рынках и сильными техническими компетенциями. Роль предполагает работу на стыке риск-менеджмента, финансовых рынков и IT: развитие риск-процессов, автоматизация, постановка задач IT-командам и участие в реализации технологических решений. Обязанности * обеспечение процесса принятия решений (в т.ч. автономных) в части рисков финансовых институтов * представление и защита позиции рисков на коллегиальных органах * создание и поддержание методологических и ИТ- инструментов для управления и контроля контрагентского риска * обеспечение идентификации рисков и внедрения новых продуктов на финансовых рынках в части рисков финансовых институтов * организация мониторинга лимитов и кредитного качества контрагентов * организация процесса управления обеспечением на финансовых рынках * организация управления страновым и транзакционным риском в кредитном портфеле и при осуществлении платежей. Требования * высшее математическое или экономико-математическое образование * опыт работы от 7 лет в области риск-менеджмента финансовых институтов, рыночных рисков, трейдинге, не менее 2 лет на руководящей должности * глубокое понимание финансовых рынков и финансовых инструментов (в т.ч.биржевых и внебиржевых деривативов) * знания и опыт управления контрагентскими (в т.ч. концепция Potential Future Exposure, знание механизмов урегулирования проблемной заложенности на фин.рынках, принципов работы ISDA/RISDA, и тд) и другими рисками, связанными с торговыми операциями на финансовых рынках * глубокое понимание финансового анализа банков и финансовых институтов * опыт работы с фронт-офисными системами * базовые знания теории вероятности, математической статистики, методов машинного обучения * знание специфики брокерского бизнеса * опыт управления проектами и выстраивания бизнес-процессов * навыки проведения переговоров, отстаивание позиций, в том числе на коллегиальных органах на уровне топ-менеджмента * знание нормативных документов ЦБ и Basel. **Будет плюсом:** * знание специфики криптовалют и различных схем рассчетов * опыт применения и внедрения систем, использующих ИИ * навыки математического моделирования * наличие сертификата CFA/FRM/PRM * 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 м. Кутузовская * возможность влиять на стратегию развития бизнеса на растущем рынке * формат работы - офис, гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * 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.

Задачи: — разрабатывать пользовательский интерфейс платформы управления рисками — ревью кода — принимать участие и лидировать в выборе технологических подходов и технических решений — провести исследование систем сборки, выбрать наиболее подходящее решение — разработать компоненты собственной дизайн системы — провести рефакторинг текущего кода с помощью cli агента — разработать форму редактирования объекта профиль компании по макету в pixso (figma), с использованием существующей дизайн системы и стандартизированного openapi, которая сможет динамически перестраиваться исходя из полученных данных Требования: — опыт коммерческой разработки интерфейсов от 4-х лет — опыт и желание использовать в разработке ии-агенты кодогенерации, готовность менять процессы производства — опыт проектирования больших front-end приложений — уверенное знание vanilla javascript es6+ — умение писать код на typescript — глубокое понимание react+mobx — опыт создания собственных компонентов react — свободное использование систем сборки vite и других — приветствуется опыт адаптивной мобильной верстки Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) — 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.

Задачи: — Разработка, актуализация, внедрение и управление исполнением кредитной политики группы компаний с учётом отраслевой специфики, размера клиентов и риск-аппетита компании. — Определение лимитов концентрации по отраслям, группам компаний и отдельным крупным заёмщикам. — Обеспечение баланса между кредитными рисками и ростом бизнеса. — Развитие процесса установки и пересмотра лимитов, разработка динамического подхода к управлению лимитами. — Обеспечение риск-ориентированного ценообразования, взаимодействие с бизнес-подразделениями. — Работа с проблемной задолженностью на ранних этапах, взаимодействие с блоком взыскания. — Интеграция риск-процессов с CRM и биллинговой системой для создания бесшовного клиентского пути. — Стресс-тестирование портфеля и расчет резервов под ожидаемые кредитные убытки по МСФО 9. — Мониторинг качества кредитного портфеля, сегментация клиентов по уровню риска. — Подготовка аналитики по факторам риска и мерам по ее снижению. — Внедрение онлайн-скоринга для принятия решений по лимитам в режиме реального времени. — Инициация и контроль разработки ML-моделей прогнозирования кредитного риска на основе поведенческих факторов и скоринга новых клиентов. — Настройка мониторинга и тестирования новых источников данных для повышения точности моделей. — Внедрение дашбордов и ролевых моделей доступа для мониторинга качества портфеля и раннего обнаружения проблем (Early Warning System). Требования: — Опыт от 3 лет на руководящих позициях в управлении кредитными рисками в B2B/B2C (банки, МФО, лизинговые компании, финтех, крупные дистрибьютеры). — Управление кредитным портфелем от 1 млрд руб. — Опыт управления командой с функциями автоматизации, отчетности, управления кредитной политикой, разработки моделей, тестирования источников данных, прогнозирования. — Глубокое понимание кредитования/авансирования юридических и физических лиц. — Понимание цикла разработки ML-моделей в кредитном скоринге. — Умение ставить задачи Data Science команде от EDA до валидации модели. — Знание метрик качества модели (Gini, KS, PSI) и их применения. — Продвинутый уровень Excel, SQL, опыт работы с системами визуализации Tableau, Power BI для анализа больших данных. — Опыт использования различных источников данных для оценки юридических лиц. — Опыт внедрения скоринговых карт и автоматизации кредитного конвейера (Decision Engine). — Навыки бизнес-партнерства для нахождения компромиссов с коммерческим блоком. — Стратегическое мышление для прогнозирования рисков и планирования действий. — Лидерство и опыт построения или трансформации команд. Условия: — График 5/2 с гибридным форматом работы. — Предоставление техники для работы из дома: ноутбук и гарнитура. — Отсутствие строгого дресс-кода. — Оформление по ТК РФ с «белой» зарплатой с первого дня. — Расширенное страхование: психологические и финансовые консультации, страховка для путешествий за границу. — Гибкий кафетерий льгот: обучение, спорт, путешествия, благотворительность, подключение родственников к ДМС или продуктам компании. — Оплата 10 рабочих дней больничного до оклада. — 3 дополнительных дня для экстренных ситуаций. — Коучинг, менторинг, внешние и внутренние тренинги, электронная библиотека. — Внутренние карьерные треки для роста руководителей. — Участие в конференциях, форумах и бизнес-встречах для повышения экспертности и поиска идей для развития.

Location: Москва Наша команда отвечает за оценку модельного риска и независимый контроль генеративных моделей Банка. В нашей зоне ответственности GigaChat — текстовые и мультимодальные LLM — и open-source модели: команда первой видит, на что способна новая версия, прежде чем она выйдет к пользователям. Нам нужен специалист, который возьмет на себя измерение качества GigaChat: * разработку бенчмарков и измерение на них качества модели — на собственных данных, а не по публичным лидербордам * развитие собственной библиотеки валидации LLM полного цикла: от сбора данных и разметки до финальных метрик и отчетов * вынесение заключения по модельному риску: при каких условиях версию можно выпускать и что осталось непроверенным. Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про обучение GigaChat — этим занимается отдельная команда — и не про продуктовые метрики вроде DAU и retention. Обязанности **Развивать собственный фреймворк оценки LLM** * писать чистый код фреймворка и проверять чужой: регулярные код-ревью, PR, поддержка растущей кодовой базы * настраивать автоматизацию и CI под растущую аудиторию и вести регулярную валидацию версий GigaChat и open-source альтернатив по единой методике — фреймворком пользуются команды по всему Банку. **Разрабатывать бенчмарки и проектировать проверку** * разрабатывать и актуализировать собственные бенчмарки под ключевые сценарии Банка: подбор задач, редкие и намеренно трудные случаи, эталонные ответы * превращать запрос «модель стала лучше?» в план проверки: что измеряем, на какой выборке, с чем сравниваем. **Строить LLM-судей и автоматические метрики** * делать судей под задачу, знать их перекосы (self-preference, position bias, length bias) и калибровать оценки против человеческих * понимать, где автоматическая оценка не годится и нужен другой подход, и снижать стоимость измерений без потери достоверности. **Давать заключение по модельному риску** * оценивать автономность модели в сценарии и цену ее ошибки: что она делает без человека, что необратимого может произойти, какой худший реалистичный исход * формулировать условия выпуска — доля трафика, ограничения по сценариям, митигации, мониторинг — с явным перечнем непроверенного и защищать выводы перед командой разработки и руководством. **Следить за фронтиром** * следить за новыми подходами в научном сообществе, читать статьи, писать собственные, внедрять лучшие практики оценки в процессы Банка * когда нужного инструмента не существует — создавать его самостоятельно. **Стек:** Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash. Требования * **Python на продакшн-уровне:** чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой * **статистика и дизайн эксперимента:** доверительные интервалы, оценка необходимого размера выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения, разница между статистической и практической значимостью * **понимаете, как устроены LLM изнутри:** как работает трансформер и механизм внимания, почему текст разбивается на токены и к чему это приводит, как параметры генерации влияют на ответ, чем отличаются этапы обучения — предобучение, дообучение на инструкциях и обучение на человеческих предпочтениях * **опыт работы с LLM** и понимание, как оценивают генеративные модели: метрики, human evaluation, LLM-as-a-judge и его ограничения * **привычка выяснять цену ошибки до начала работы** — не бросаться считать метрики, не поняв, что именно проверяете * Готовность работать без готовой методологии, проактивность, умение декомпозировать большие задачи на решаемые. --- **Будет плюсом:** * опыт с open-source моделями и инференсом: vLLM, SGLang, inference API, prompt engineering * опыт работы с мультимодальными моделями: изображения, аудио * опыт построения evaluation-фреймворков и evaluation harness, встраивание оценок в CI/CD * работа с асессорами: постановка задачи разметчикам, контроль согласованности разметки * работа с coding-агентами (Claude Code, Codex, Cursor и аналоги) * представление о том, как удешевляют инференс: квантизация, дистилляция, PEFT/LoRA, спекулятивное декодирование * опыт с RAG: умеете оценивать поиск и генерацию по отдельности, понимаете, почему модель выдумывает факты и как на это влияют разбиение документов на фрагменты и их ранжирование; работали с векторным поиском и эмбеддингами. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * возможность выбрать удобный график — офис / гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия по итогам работы 2–4 оклада * программа адаптации и помощь руководителя на старте * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * корпоративный спортзал и зоны отдыха * 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 трех близких * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Новосибирск Мы ищем сильного лидера в один из ключевых блоков банка. Управление экспертизы кредитных рисков — это фундамент, на котором строится безопасность нашего кредитного портфеля. Нам нужен руководитель, готовый взять под свое управление команду из 18 экспертов и вывести качество работы площадки на новый уровень. Обязанности ### Мы предлагаем: * обеспечение и поддержание работоспособности структурного подразделения и функциональных направлений * организация работы по управлению операционными рисками * защита позиции блока «Риски» на коллегиальных органах ПАО Сбербанк в рамках своей компетенции и по направлениям деятельности подразделений * голосование на кредитных комитетах * контроль внедрения инноваций в деятельности подразделения * структурирование кредитных заявок * поддерживание высокого качество работы площадки * разработка программы профессиональной подготовки сотрудников, осуществление профессиональной подготовки, наставничество и оценивает работников в части развития специализированных знаний, умений и навыков по направлению деятельности подразделений * эффективное взаимодействие со смежными подразделениями для достижения бизнес-результата. Требования ### Что для нас важно: * опыт работы в сфере кредитования юридических лиц от 5 лет * опыт структурирования сделок * опыт работы в руководящей роли * высшее экономическое образование * способность не просто оценивать риски, но и эффективно структурировать сложные кредитные продукты * опыт работы с ИИ-инструментами. Условия ### Задачи: * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * официальное оформление с первого дня * корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Location: Москва Наша команда отвечает за **независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка.** Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям. Мы не просто «проверяем метрики», а: * глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели * критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и предлагаем улучшения * разрабатываем собственные проверки, метрики и бенчмарки и фреймворки для их запуска * проводим оценку логов пользователей для построения наиболее релевантного тестирования Отдельный фокус – R&D деятельность: * создание новых методологий оценки качества * участие в разработке и развитии передовых банковских и российских бенчмарков (MERA, POLLUX и др.) * адаптация передовых мировых бенчмарков под специфику банковских кейсов * и многое другое Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда Обязанности **Придумывать, как вообще измерить модель** ИИ стремительно развивается в мире и выходят новые модели и их виды, однако не всегда любая новая модель стала лучше предыдущей. Вам будет необходимо создать план по её проверке: что именно измерять, на какой выборке, с чем сравнивать, какая разница вообще будет считаться разницей в реальном качестве. **Отвечать за достоверность измерений** Полученные метрики не всегда отражают только лишь качество модели. Нужно уметь отделять реальный прирост качества от прочих факторов: ловить утечки данных в обучение, отличать дефект модели от дефекта замера, промпта или обвязки и проявлять тот же скепсис к собственной методологии: измеряем ли мы то, что заявили. **Разбираться в причинах ошибок** «Модель ошиблась» – это не вывод, а начало работы. Найденная вами причина той или иной проблемы модели превращается в рекомендацию команде разработки, а рекомендация – в следующую версию модели, которая этой ошибки уже не делает. **Строить автоматическую оценку** Разрабатывать LLM- и VLM-судей под конкретные задачи, разрабатывать с нуля собственные или дорабатывать существующие библиотеки валидации полного цикла и следим за фронтиром AI-исследований в области оценки моделей. **Строить то, чем пользуются другие** Фреймворки оценки, который вы развиваете – общие для команд по всему Банку. Бенчмарки, которые вы делаете, являются достоверной базой реального качества для разработчиков Банка и вне. Требования * **Умение проводить технический и научный ресерч**: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. * **Статистика и дизайн эксперимента:** доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения * **Понимание современных AI-агентов и агентных систем**: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация; * **Понимаете, как устроены генеративным модели изнутри:** трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения * **Опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают:** метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения * **Продуктовое мышление**: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. * **Python на продакшн-уровне:** чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой. **Будет плюсом:** R&D-опыт или участие в создании бенчмарков; мультимодальные модели (изображения, видео, аудио); evaluation-фреймворки и harness; RAG; работа с асессорами; coding-агенты (Claude Code, Codex, Cursor); опыт работы с оркестрацией: LangGraph, OpenClaw, навыки вайбкодинга и AI-assisted coding **Стек:** Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибкий формат и удаленной работы, в т.ч. на территории РФ * 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Новосибирск Мы ищем сильного лидера в один из ключевых блоков банка. Управление экспертизы кредитных рисков юридических лиц— это фундамент, на котором строится безопасность нашего кредитного портфеля. Нам нужен руководитель, готовый взять под свое управление команду состоящую более чем из 150 экспертов и вывести качество работы площадки на новый уровень. Обязанности ### Задачи: * обеспечение и поддержание работоспособности структурного подразделения и функциональных направлений * поддержание высокого качества работы площадки * структурирование кредитных заявок и формирование предложений по работе с проблемными активами юридических лиц * эффективное взаимодействие со смежными подразделениями для достижения бизнес-результата * защита позиции блока «Риски» на коллегиальных органах ПАО Сбербанк в рамках своей компетенции и по направлениям деятельности подразделений * разработка программы профессиональной подготовки сотрудников, осуществление профессиональной подготовки, наставничество и оценка сотрудников в части развития специализированных знаний, умений и навыков по направлению деятельности подразделений * контроль внедрения инноваций в деятельности подразделения * организация работы по управлению операционными рисками. Требования ### Что для нас важно: * опыт работы в сфере кредитования или оценки юридических лиц от 5 лет, не менее 2 лет на руководящей должности * способность не просто оценивать риски, но и эффективно структурировать сложные кредитные продукты * знания финансовых инструментов, в том числе используемых для снижения кредитных рисков * навыки проведения переговоров, отстаивание позиций, в том числе на коллегиальных органах на уровне топ-менеджмента * опыт работы с ИИ-инструментами. **Будет плюсом:** * наличие сертификата CFA/FRM/PRM. Условия ### Мы предлагаем: * освоение новых компетенций и расширение профессиональных горизонтов * возможность решать амбициозные задачи и вызовы * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * официальное оформление с первого дня * корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

Обязанности: • проведение углубленного анализа данных розничного кредитования • разработка, совершенствование и поддержка дашбордов и регулярной отчетности по ключевым метрикам риска • автоматизация рутинных процессов и аналитических задач • интерпретация результатов анализа для руководства и смежных подразделений, формулирование рекомендаций для управленческих решений Требования: • глубокие практические знания в области управления розничными кредитными рисками. Обязателен успешный опыт работы на всех этапах жизненного цикла кредита: от скоринга заявок до управления проблемной задолженностью и работой с дефолтами. • продвинутое владение SQL (написание и оптимизация сложных запросов, построение и поддержка структур данных для аналитики). • опыт применения Python для анализа данных (Pandas, NumPy, SciPy и т.д.). • навыки визуализации данных и презентации аналитических выводов. Способность ясно и структурированно доносить сложную информацию до различной аудитории, включая технических специалистов и топ-менеджмент • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество • 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 • офисный формат работы • 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 • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Анализировать end-to-end процессы кредитных рисков; — Выявлять процессные и технологические ГЭПы; — Анализировать стратегии принятия решений (rules, cut-off, сегментация); — Документировать бизнес-процессы и логику автоматизированных систем рисков; — Формировать и декомпозировать задачи на доработку процессов и стратегий; — Участвовать в оценке влияния изменений совместно с командой; — Согласовывать решения с портфельными менеджерами и риск-технологами; — Участвовать в планировании релизов и контролировать корректность реализации требований; — Уточнять и структурировать бизнес-требования по новым инициативам. Требования: — Опыт работы бизнес-, системным или риск-аналитиком от 4–5 лет; — Опыт работы в банках, финтехе или кредитных рисках; — Понимание полного кредитного процесса (заявка ➡️ решение ➡️ выдача); — Понимание скоринговых моделей, cut-off стратегий и клиентской сегментации; — Опыт работы с decision engine / rule-based системами; — Навыки анализа, декомпозиции и оптимизации сложных процессов; — Умение выявлять логические противоречия и скрытые проблемы; — Опыт описания бизнес-процессов и бизнес-логики; — Уверенное владение BPMN, схемами процессов и структурированным описанием требований; — Базовые знания SQL; — Опыт взаимодействия с бизнесом, риск-технологами и командами разработки; — Навыки программирования на базовом уровне будут преимуществом. Плюсом будет: — Опыт работы с кредитными decision engine; — Опыт участия в развитии систем автоматического принятия решений; — Понимание архитектуры риск-систем и процессов кредитного конвейера.

Location: Новосибирск Проведение независимой экспертизы рисков с целью обеспечения высокого качества кредитного портфеля Банка. Обязанности ### Задачи: * идентификация, анализ и оценка кредитных рисков клиентов Банка среднего, крупного и крупнейшего сегментов бизнеса * взаимодействие с внутренними подразделениями по вопросам корректного структурирования сделки (в т.ч. утверждение внутреннего рейтинга Клиента) * внесение предложений по корректировке/изменению структуры сделок с целью оптимизации кредитных рисков корпоративных клиентов * подготовка независимого профессионального суждения об оценке кредитных рисков (заключения) * выступление на кредитных комитетах (защита заключения) * принятие решений по сделкам на коллегиальных органах банка (участие в кредитном комитете с правом блокирования принятия положительного решения) * совершенствование подходов к риск-анализу клиентов с учетом отраслевой специфики * управление резервами по стандартам РСБУ, согласно требований Положения 590-П ЦБ РФ. Требования ### Что для нас важно: * высшее экономическое образование * знание анализа ФХД предприятий, включая анализ бухгалтерской/финансовой отчетности * знание принципов и особенностей составления консолидированной отчетности * умение строить и проводить анализ/тестирование моделей движения денежных средств * знание и понимание особенностей анализа инвестиционных проектов * понимание принципов риск-менеджмента и желание профессионального развития в данном направлении * аналитический склад ума, вариативное мышление, стрессоустойчивость, способность аргументировано и дипломатично отстаивать свою позицию, стремление к знаниям и обучаемость, командность, активная жизненная позиция * опыт работы с ИИ-инструментами. Условия ### Мы предлагаем: * стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников * официальное оформление с первого дня * корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.

- руководство Департаментом рисков головного офиса Банка, включая участие в процедурах подбор...

— планирование и координация выпуска материалов на сайте; — редактура и фактчекинг;

•Проектировать архитектуру игры и разрабатывать основные системы на C++ и Blueprints. •Создавать кооператив: подключение игроков, репликацию, синхронизацию игрового мира и взаимодействий.

Ищем QA-инженера, который умеет разбираться в продукте, находить риски и выстраивать проверку изменений до и после релиза, используя AI как основной рабочий инструмент.

Location: Алматы Задачи Следить за изменениями в законодательстве и публичной повестке: анализировать законопроекты, инициативы и регуляторные изменения, готовить краткие и понятные выводы для команд, компании; Оценивать влияние законодательных изменений на продукты компании: находить, где есть риски, а где новые возможности, и работать с ними дальше; Участвовать в запуске и развитии интеграций с государственными сервисами (например, данные об авто, госреестры о недвижимости и т.д.); Вести коммуникацию с государственными органами: готовить письма, запросы, пояснения, а также участвовать во встречах и рабочих группах; Помогать внутренним командам адаптироваться к изменениям и учитывать регуляторные требования. Требования Умение разбираться в сложной информации и структурировать её (законопроекты, публичные инициативы); Опыт работы с текстами: писать понятно, по делу и под разные аудитории (не только «официальным языком»); Навыки аналитики: умение видеть юридические риски и возможности для бизнеса; Интерес к теме государства, регулирования и их влияния на продукты; Высшее образование (юридическое, экономическое, политология, журналистика).