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. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 3 до 6 лет 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.