Аналитик данных (Риски корпоративно-инвестиционного бизнеса)
Описание
Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени. Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям. Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель. В чем будет заключаться ваша магия: на вашей стороне превращение бизнес-задачи в проверенный прототип агента и готовую к разработке спецификацию. Вы собираете экспертизу, выстраиваете методологию, находите данные и описываете, что агент получает на вход и что отдаёт на выход. Код агента пишет разработчик, данные подводят дата-инженеры — вы отвечаете за то, чтобы агент делал правильную вещь на правильных данных. Обязанности постановка задачи на агента: цель, бизнес-заказчик, потребители результата, критерии успеха организация работы с экспертами (напр. кредитные риски, андеррайтинг, мониторинг, работа с проблемной задолженностью): интервью, воркшопы, формализация экспертной логики принятия решений анализ внутрибанковских процессов, с которыми связан агент и точек использования его результата разработка методологии агента: признаки, правила, пороги, зависимости; разделение логики на детерминированную (расчёты и правила) и недетерминированную (интерпретация и выводы LLM) поиск и верификация источников данных: витрины, таблицы, поля, глубина истории, частота обновления, качество; маппинг до уровня конкретного атрибута прототипирование агента: сборка рабочего прототипа (Python, Jupyter, вызовы LLM) на выбранных данных и методологии тестирование прототипа на лаб-контуре: проверка корректности и полноты выбранных данных, проверка того, что результат агента устраивает экспертов и отвечает запланированным целям; доработка методологии по итогам описание контракта агента: состав и формат входа и выхода, место агента в мультиагентной системе и взаимодействие с другими агентами подготовка эталонных кейсов клиентов с ожидаемым результатом для тестирования и приёмки агента передача разработчику и дата-инженерам спецификации вместе с проверенным прототипом, сопровождение разработки, приёмка результата вместе с экспертами оценка качества работы агента после запуска, сбор обратной связи, доработка и версионирование методологии ведение базы знаний по агентам: методологии, источники данных, результаты тестов прототипов, принятые решения. Требования высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях опыт работы с различными LLM опыт разработки агентов 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow) глубокое знание SQL и оптимизации запросов опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса. Будет преимуществом: опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества и системами и технологиями в рамках международного сотрудничества. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.