Аналитик данных / AI Risk Analyst (Python, AI Systems)

Дата размещения вакансии: 11.06.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Наша команда стоит на передовой GenAI трансформации Банка – мы создаем систему управления рисками AI-агентов Банка!Мы ищем аналитика данных, который хочет работать не «вокруг» искусственного интеллекта, а внутри его ядра. Это роль на стыке аналитики, инженерии и архитектуры AI-систем в Банке, где ИИ – промышленный контур: сотни агентов, собственная LLM-модель, критичные бизнес-процессы и реальные риски. Твоя задача — погрузиться в мир управления рисками AI-агентов Банка для решения широкого спектра задач, начиная от сбора и обработки данных и заканчивая созданием интеллектуальных инструментов поддержки принятия решений.Ты будешь работать с полным жизненным циклом AI: от данных и промптов до поведения агентов в продакшене. Твоя зона ответственности — надежность, предсказуемость и безопасность ИИ в масштабах Банка.

Чем ты будешь заниматься:

  • Анализировать работу мультиагентных систем: инциденты, риски и аномалии в работе AI-решений
  • Выступать заказчиком реализации и тестировать защитные механизмы
  • Разрабатывать скрипты и пайплайны на Python для анализа поведения ответов агентов
  • Создавать бенчмарки и датасеты для тестирования моделей
  • Проведение исследований, выявление закономерностей и зависимостей в данных, построение гипотез и их проверка
  • Работать с большими массивами данных, логами, результатами генераций
  • Взаимодействовать с командами DS, платформы, безопасности и бизнеса.
  • Это не классическая роль аналитика. Здесь нет витрин и дашбордов ради отчетности. Здесь — исследование поведения искусственного интеллекта в реальном мире и контроль механизмов, которые делают его управляемым.

Что нам важно:

  • Уверенный Python: анализ данных, автоматизация, скрипты, пайплайны
  • Опыт работы с данными: структурированными и полуструктурированными
  • Инженерное мышление: умение разбирать сложные системы
  • Интерес к устройству LLM, AI-агентов, prompt engineering
  • Способность формулировать метрики для «нематериальных» вещей: качество ответа, риск, доверие
  • Желание работать с системами, от которых реально зависит бизнес
  • Высшее техническое/математическое образование (Computer Science, Data Science, Прикладная Математика и т.п.).

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • 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
  • выгодная ипотека для сотрудника
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера