з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Аналитическое управление инвестиционного банка развивает линейку GenAI- и ML-инструментов для аналитиков и клиентов банка. Центральный проект — мультиагентная система глубокого анализа макроэкономических и финансовых трендов, которая переводится из MVP в продакшн.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Чем предстоит заниматься:
- ежедневное взаимодействие с секторными аналитиками, макроэкономистами, стратегами: погружение в research-воркфлоу, сбор требований, выявление областей для AI-автоматизации
- совместная валидация выходов AI-системы с доменными экспертами: фактологическая проверка, оценка качества рекомендаций, создание golden datasets. Оценка репутационных рисков AI-выходов в sell-side контексте
- презентация результатов и прототипов
- прототипирование новых AI-инструментов для research: автоматизация сбора данных, драфты аналитических заметок, мониторинг рыночных событий, сентимент-анализ новостного потока
- реализация компонентов мультиагентной системы под руководством CDSO: промпты для отдельных агентов, tool-calling функции, коннекторы к источникам данных, парсеры финансовых документов
- работа над этапами RAG-пайплайна: подготовка аналитических отчётов, макроданных, новостных лент; чанкинг, эмбеддинги, индексация в векторной БД
- количественный анализ финансовых данных: временные ряды, макроиндикаторы, секторная статистика. Подготовка визуализаций и дата-продуктов для аналитиков
- участие в разработке прогнозных ML-моделей (временные ряды, регрессия) и их интеграции в оркестрацию с LLM-агентами
- анализ метрик качества, подготовка отчётов по результатам.
Для нас важно:
- высшее образование по экономическому/финансовому/математическому направлению
- python (продвинутый: async, type hints, production-grade). Pandas, NumPy, matplotlib/plotly — как рабочие инструменты. scikit-learn / statsmodels
- опыт построения ML-моделей: временные ряды, регрессия, классификация. SQL на уровне сложных аналитических запросов
- знание LangGraph (графовые воркфлоу, state machines, checkpointing)
- знакомство с CrewAI, AutoGen. LLM API: Claude, GPT-4, open-source модели
- RAG: LangChain / LlamaIndex, векторные БД (pgvector, Pinecone, Weaviate), гибридный поиск, реранкинг
- понимание архитектуры мультиагентных систем: supervisor/worker, память агентов, модель-агностичные интерфейсы, MCP. Способность оценить архитектурное решение и аргументированно высказаться
- знание Docker, Git. Основы софтверной инженерии: тесты, CI/CD, code review.
Что мы предлагаем:
- комфортный офис рядом с м. Ленинский проспект
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- корпоративная пенсионная программа.
