Команда отвечает за общие правила оценки и контроль качества данных, используемых в процессах оценки рисков кредитования бизнеса Сбера.
Запускаем создания Мультиагентной системы контрольного контура данных. Наша цель - снижение потенциального риска данных за счет ускорения решения приоритетных инцидентов данных достигаемого автономизацией процессов сбора, оценки и приоретизации сигналов об отклонениях от систем контрольного контура данных. Достижение цели требует автоматизации рутинных операций, поиск инсайтов в данных, анализ и саммеризацию текста при помощи агентных (AI) решений.
Обязанности
- проработка AI решений: прототипирование, провера гипотез
- анализ данных, оценка метрик качества
- формирование бизнес и технической архитектуры
- формирование требований и задач для дальнейшей разработки
- разработка и внедрение AI-агентов на базе LLM (Python, LangChain, LangGraph)
- интеграция решений с core-системами банка (REST, Kafka, PostgreSQL).
- проектирование MLOps пайплайнов.
Требования
- знание python (включая знание асинхронного программирования)
- знание принципов работы LLM
- опыт разработки AI-агентов
- знание инструментов для работы с данными: SQL, pandas, PySpark.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/, на время погружения в проект- офис
- годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- регулярные митапы и развитое DS-community
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- 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.