💚Сбер. Блок Риски Data Scientist (Middle) в команду управления модельных рисков для разработки ИИ-агентов Мы создаем интеллектуальные решения для автоматизации валидации моделей машинного обучения и математических финансов, используя передовые технологии AI. Наша цель — повысить скорость, точность и надежность процессов оценки модельных рисков, что напрямую влияет на эффективность работы Банка. Обязанности: 🔸 Создание базы знаний для автономной валидации: - Разработка и структуризация базы знаний на основе артефактов валидации (методики, отчеты, метаданные моделей) в оптимальном для работы ИИ-агентов формате. - Разработка применения базы знаний для построения ИИ-агентов, включая интеграцию SOTA-методов и альтернативного моделирования. 🔸 Разработка ИИ-агентов для сквозной автономной валидации моделей: от классического ML до нейросетей, LLM и гибридных архитектур. 🔸 Оптимизация процессов с использованием LLM (анализ документации, генерация отчетов, семантический поиск в базе знаний). 🔸 Реализация автономных решений для улучшения моделей и генерации альтернативных подходов к моделированию. 🔸Интеграция с внутренней ML-платформой банка: подключение ИИ-агентов к системе автоматической валидации и разработки моделей и базе знаний для SOTA-моделей (аналог Hugging Face для внутреннего использования) 🔸Тесное кросс-функциональное взаимодействие с другими командами для внедрения ИИ-агентов в production среду. Требования: - Продвинутый Python: опыт написания чистого, модульного кода (ООП, асинхронное программирование), знание ML-стэка (PyTorch/TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy) и инструментов для работы с LLM (LangChain, RAG-фреймворки). - Глубокие знания ML/DL: архитектуры нейросетей, методы валидации, feature engineering, интерпретируемость моделей. - Практический опыт с LLM/NLP: fine-tuning, RAG, prompt engineering; применение NLP для анализа текстовых данных. - Разработка AI-агентов: понимание принципов проектирования мультиагентных систем; знание инструментов интеграции с сервисами автоматизации и векторными БД и MLOps-инструментов для развертывания и мониторинга агентов будет плюсом. Условия: - Конкурентная зарплата + годовая премия по результатам работы. - Гибкий график и современный офис с инфраструктурой для AI-разработки (рядом с м. Кутузовская). - Доступ к эксклюзивным ресурсам: корпоративный спортзал, СберУниверситет (400+ курсов, включая специализации по AI и LLM), хакатоны с лидерами индустрии. - Расширенный ДМС, льготная ипотека (скидка 1/3 от ключевой ставки ЦБ), подписка на СберПрайм+. - Возможность влиять на ключевые процессы крупнейшего банка, работая с экспертами в области ИИ. Куда присылать резюме: Василий Смирнов, TG @dyon12