Мы — департамент по работе с проблемными активами. В отличие от многих, мы видим в сложных кейсах не только риски, но и возможности. Наша задача — не просто взыскать задолженность, а помочь клиентам преодолеть трудности, превратив проблемный актив в решенную задачу.
Мы верим, что рутина — главный враг эффективности. Поэтому мы создаем интеллектуальные системы, которые освобождают время экспертов для решения нетривиальных задач. Вы будете стоять у истоков автоматизации процессов с помощью передовых AI-агентов и ML-моделей, помогая сотрудникам принимать быстрые и точные решения.
Обязанности
Чем предстоит заниматься:
Вы будете создавать и внедрять AI-решения, которые меняют подход к работе с клиентами:
Разработка AI-агентов на базе LLM:
- атоматизация обработки документов и рутинных операций
- речевая и текстовая аналитика для глубокого понимания взаимодействия с клиентом
- выявление ключевых сущностей для оптимизации внутренних процессов
- создание умных систем суммаризации текста для формирования профиля клиента
Разработка и внедрение ML/AI-моделей:
- оценка и прогнозирование финансового состояния клиентов
- подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности
- создание антифрод-систем для выявления мошенничества
- построение скоринговых моделей и прогнозирование дефолта
- проведение What-If / Uplift анализа и построение каскадных моделей
- применение графового анализа для изучения связей между компаниями, руководителями и бенефициарами
- анализ новостного фона и внешних источников данных о клиентах.
Требования
- опыт: 3+ лет в сфере Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) и Deep Learning (DL)
- технический стек: Уверенное владение библиотеками и фреймворками: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
- практика: Опыт валидации AI-решений и их успешного пилотирования («боевое» внедрение)
- экспертиза: Прикладной опыт работы с LLM, включая контроль качества ответов и построение сложной графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
- фундамент: Глубокие знания математической статистики и основ проведения A/B-тестирования.
Будет вашим преимуществом:
- опыт вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию (MLOps)
- понимание основ финансового анализа и бухгалтерского учета
- опыт менторства, курирования проектов или работы в крупных кросс-функциональных командах
- английский язык на уровне Intermediate и выше.
Условия
- формат работы: офис в Москве, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
