Senior Data scientist and researcher (клиентский путь взыскания)

То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача департамента по работе с проблемными активами – вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Используя передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта, мы создаем AI-профили клиентов, которые помогают сотрудникам быстрее разобраться в кейсе и выбрать наилучшую стратегию взаимодействия. В рамках нашего центра ИИ и комплексных решений вектор развития ориентирован на концептуальное переосмысление процессов урегулирования, автоматизацию рутинных процессов и создание дополнительного дохода в рамках работы с проблемной задолженностью.

• исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения 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 к 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:

• речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом

• выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов

• качественная суммаризация текста для составления профиля клиента

• создание, обучение и внедрение моделей для оценки и прогноза финансового состояния клиента, скоринга, прогнозирования дефолта, антифрода и выявления мошенничества. Разработка систем подбора индивидуальных условий для урегулирования задолженности, а также применение What-If / Uplift моделирования и каскадов моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ

• графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров, анализ новостного контента и других источников информации о клиентах.

_Будет плюсом:_

• 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 решений

• прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP

• знания математической статистики и основ A/B-тестирования.

• опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации

• знание основ финансового анализа и бухгалтерского учета

• опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами

• английский язык — уровень Intermediate и выше

• опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных

• опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot).

• возможен гибридный формат работы, локация офиса: Москва, Кутузовский пр., д.32, к.3

• 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.