Middle / Senior Data Scientist (Финансы)

AI-агент управляющего портфелем облигаций: требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML моделей для анализа биржевых стаканов облигаций и на основании этого предлагает оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам AI - позиционер: a. Автоматическая квитовка платежей – требуется автоматизировать процесс сбивки плановых и фактических платежей по информации о платеже и его назначении b. Универсальный тул мониторинга временных рядов – требуется разработать архитектуру для детекции аномалий во временных рядах в потоках платежей в различных системах (НОСТРО, ЛОРО, TFM).

• сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE

• определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком

• сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных)

• построение моделей по табличным данным

• поиск аномалий во временных рядах

• построение моделей предсказания временных рядов

• классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций

• генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных

• создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров

• адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке

• тестирование различных гипотез.

Будет плюсом:

• опыт работы Data Scientist от 3х лет

• образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны)

• глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики

• навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти)

• понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM)

• владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam)

• владения pytorch или другими DL фреймворками

• практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT)

• опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers).

• понимание работы рынков ценных бумаг или готовность развиваться в этой области:

• знание фин. метрик: YTM, duration и т.д.

• опыт работы с кривыми доходностей и понимание оценки риска ценных бумаг

• понимание концепции парной торговли

• практические навыки fine-tuning и инференса LLM

• опыт разработки и оптимизация RAG-пайплайнов.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• 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.