Middle ML Engineer

Мы отвечаем за работу моделей оценки рисков, сбор данных и принятие решений по кредитованию ММБ в Сбере. Сбер занимает долю более чем в 50% от рынка кредитования ММБ в России. Мы создали инновационные продукты. Формируем одобренные предложения по всем организациям в России. Мы строим мультиагентную систему с автономно эволюционирующей системной принятия решений. Мы доверяем друг другу и совместно достигаем намеченных результатов. Мы осваиваем новые технологии и повышаем надёжность и качество нашего продукта.

процесс для ML Engineer: процесс для Data Engineer:

• анализ и оценка поступивших технических заданий на внедрение математических моделей и агентов

• общение с Data Scientist по техническим заданиям

• построение прототипа модели в Лаборатории данных

• сверка прототипа с эталоном

• адаптация кода модели для регулярного исполнения в ПРОМ

• прохождение ИТ-валидации

• контроль работы внедренного решения (логирование, мониторинг)

• работы внедренного решения (логирование, мониторинг)

• анализ и оценка поступивших бизнес-требований к витринам данных

• общение с заказчиком по бизнес-требованиям

• построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных

• сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику

• разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу

• подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ

• сопровождение внедренного решения (3лс).

будет преимуществом:

• опыт в data analysis, data engineering, ML engineering или близкой области от 2 лет

• уверенное владение Python (pandas, numpy, pytorch, sklearn)

• хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)

• понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)

• опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala)

• знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры (Docker, Openshift, Jenkins, Kafka)

• опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогичными фреймворками

• знание банковской предметной области

• опыт разработки технической документации

• 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.

• 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

• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)

• 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.