Вакансия: Системный аналитик (Data Science & AI продукты)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Мы разрабатываем и внедряем AI-решения для задач торгового финансирования. ML‑модели, NLP‑сервисы и кастомные LLM‑агенты для автоматизации процессов (исполнение аккредитивов, структурирование сделок, анализ контрактов, обработка обращений клиентов). Мы ищем специалиста в команду AI Data Science, который усилит взаимодействие с бизнесом (продажи, риск, операции, продукт, разработка) и обеспечит высокий уровень качества требований и документации. Роль предполагает погружение в продукты торгового финансирования и участие в развитии AI‑решений. Обязанности сбор, уточнение и структурирование требований совместно с бизнес‑заказчиками и стейкхолдерами перевод бизнес‑потребностей в формализованный артефакт – спецификацию требований к АС аналитика данных (EDA): SQL‑запросы, валидация качества данных, предварительные проверки и согласование источников разбор логики AI/ML‑сервисов и интеграций: API‑контракты, события/статусы, ошибки, последовательности вызовов участие в проработке моделей данных и требований к витринам/датасетам для ML/LLM‑задач (фичи, разметка, метрики) ведение и актуализация документации в Confluence (спецификации, схемы, глоссарии, ADR/решения) декомпозиция требований и постановка задач в Jira для ML/DS, backend и смежных команд; сопровождение внедрения от идеи до поддержки. Требования уверенная работа с Jira и Confluence: постановка задач, ведение требований, документация, согласования навык структурирования информации и коммуникации с бизнесом: задавать вопросы, прояснять неочевидное, фиксировать договорённости практический SQL (PostgreSQL): EDA, проверки качества данных, базовые агрегаты/джойны/оконные функции базовое техническое понимание: API (REST, Кafka), микросервисы, версии/контроль изменений (Git), основы Docker/K8s (на уровне понимания) опыт описания интеграций: OpenAPI/Swagger, sequence‑диаграммы, модели данных (ERD). умение читать Python‑код и разбираться в логике сервисов знакомство с MLOps‑инструментами (MLflow, Grafana/Prometheus) и практиками мониторинга качества моделей опыт работы в ML/AI‑проектах или в финтех‑продуктах (факторинг/торговое финансирование). Условия комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, ул. Вавилова 19, формат работы - гибрид (3 дня офис, 2 удаленно) 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 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
