Наша команда занимается улучшением процесса заключения как стандартных, так и сложно-структурированных инвестиционно-банковских сделок Департамента инвестиционной деятельности (блок Корпоративно-инвестиционный бизнес), с применением искусственного интеллекта.
Нашими потенциальными внешними и внутренними заказчиками являются сотрудники различных подразделений и ролей в Департаменте инвестиционной деятельности: 2 RUN направления бизнеса – собственные инвестиции и рынки капитала; 5 RUN поддерживающих подразделений и подразделение CHANGE, частью которого является наша команда. При этом, значительную часть также составляет взаимодействие со смежными подразделениями.
Наша задача заключается в поиске возможностей для улучшения процессов с использованием искусственного интеллекта, методов и инструментов для анализа данных таких как машинное обучение, статистика и визуализация данных.
Обязанности
- Анализ возможностей для улучшения процессов с применением методов и инструментов для анализа данных таких как машинное обучение, статистика и визуализация данных
- Реализация проектов по внедрению искусственного интеллекта в процессы Заказчиков:
- Разработка моделей для решения задач с методами машинного обучения, финансовой математики, эконометрическими, статистическими методами
- Разработка и оптимизация пром. кода модели
- Разработка кода получения входных данных для модели, кода вывода результатов
- Интеграция моделей во вычислительный процесс
- Развитие LLM для задач QA и Information Extraction.
Требования
- Опыт работы в роли data scientist от 3 (трёх) лет в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО с использованием инструментов и технологий машинного обучения
- Python: отличное знание PyTorch, Numpy, Sklearn, Pandas, опыт работы с библиотеками Scipy, Matplotlib, Spark, Pyspark, Hive
- Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning
- Опыт в ранжировании, рекомендациях, NLP-задачах
- Алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных
- Опыт классической ML разработки одной или нескольких типов моделей: Text classification, NER, QA
- Опыт работы с LLM, prompt engineering, дообучение GPT-like моделей
- LLMOps: LangChain, LlamaIndex, опыт работы с Plugins для LLM.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- 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
- ипотека для сотрудников выгоднее до 7%
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
