Вакансия: Junior/Middle Data scientist (валидация GenAI решений/моделей классического ML)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: В ПАО Сбербанк, в Управлении модельным риском, в Центре модельных рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Data Scientist. Управление модельным риском Сбербанка – это, в определенном смысле, «центр знаний» по Data Science инициативам в Сбере. Сотрудники Управления получают уникальную возможность изучить бизнес-процессы Банка и подробно познакомиться с десятками типов моделей машинного обучения, применяющихся в Банке. Сотрудники Управления участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Банка. Мы создаем инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям. Сотрудники Центра модельных рисков КИБ работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML, а также с применением нейросетевых алгоритмов (в том числе графовых). Основная задача-оценка модельного риска в процессах, используемых в корпоративно-инвестиционном бизнесе Банка. Обязанности анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе валидация решений на базе LLM (в частности GigaChat), в том числе агентов тестирование альтернативных подходов к решению валидируемой задачи разработка валидационных тестов для проверки различных аспектов ML-решений исследование новых подходов для оценки и интерпретации работы LLM участие в разработке методологии валидации применений LLM в бизнес-кейсах консультация представителей бизнеса и команд разработки по вопросам прохождения валидации оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python) исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов. Требования знание ML/DL и статистического анализа понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer, RL, RecSys, LLM и т.д.) владение Python и основных библиотек анализа данных; знание SQL и навыки работы с базами данных; приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере знание «классических» подходов и моделей для разработки и оценки решений различных NLP-задач знание основных принципов построения encoder-only и decoder-only моделей на основе архитектуры transformer опыт работы с библиотеками / фреймворками: pytorch, transformers, datasets, langchain (желательно) опыт обучения / дообучения моделей из семейств BERT и GPT большим плюсом будет опыт разработки пром-решений на базе LLM, таких как: вопросно-ответные системы, суммаризация / перефразирование контента, чат-боты и т.д навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская формат работы: фулл тайм 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.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
