Data Scientist в ПАО Сбербанк Москва

Data Scientist в центр ИИ и комплексных решений департамента по работе с проблемными активами Сбера. Создание AI-профилей клиентов, AI-агентов на базе LLM и ML/AI-моделей для оптимизации процессов урегулирования задолженности.

Задачи:

• Исследование клиентского опыта в процессах оздоровления и взыскания, поиск узких мест и проведение локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты)
• Регулярные встречи с заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения по их трансформации
• Создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт
• Построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения
• Проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов
• Контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения
• Создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов: оптимизация документальной и рутинной работы, речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом, выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов, качественная суммаризация текста для составления профиля клиента
• Разработка и внедрение ML/AI-моделей: оценки и прогноза финансового состояния клиента, подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности, антифрод и выявление мошенничества, скоринг клиентов, прогнозирование дефолта по обязательствам, What-If / Uplift моделирование и каскады моделей, графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах

Требования:

• Опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL)
• Знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
• Опыт валидации AI-решений и их боевого пилотирования
• Прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивании графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
• Знания математической статистики и основ A/B-тестирования

Условия:

• Возможен гибридный формат работы, локация офиса: пр-кт Кутузовский, 32 к3 стрА
• 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
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• Python
• pandas
• pyspark
• catboost
• pytorch
• tensorflow
• langchain
• langgraph
• LLM
• NLP
• DL
• ML
• графовый анализ
• A/B-тестирование
• MCP
• GitHub Copilot