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.

Обязанности

процесс для ML 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)

процесс для Data Engineer:

• 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).

Требования

• 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)

будет преимуществом:

• 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.

Условия

• 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.