Системный аналитик (Библиотека моделей)

Сегодня практически во всех процессах Сбера используются модели искусственного интеллекта, которые помогают принимать бизнес-решения и предоставлять клиентам уникальные сервисы. Чтобы управлять жизненным циклом всех этих моделей, был создан продукт "Библиотека моделей". Каждая модель, используемая в Сбере, еще на этапе возникновения идеи регистрируется в "Библиотеке моделей" и далее обрастает всевозможной информацией, перемещаясь по стадиям жизненного цикла. На текущий момент "Библиотека моделей" содержит в себе знания о десятках тысяч моделей, которые когда-либо использовались, используются сейчас или только планируются к внедрению. Мы знаем кто и когда их разработал, с применением каких методов машинного обучения, на каких данных, как они используются в бизнес-процессе, мониторим их качество посредством регулярного запуска валидационных тестов и многое-многое другое… Наши фокусные задачи: - управление модельным риском (риском принятия моделью неверного решения) - оркестрация MLOps процессом Сбера, в т.ч. за счет интеграции с задействованными системами - участие в процессе внедрения AI-агентов - формирование управленческой отчетности, в т.ч. для членов Правления - повышение степени переиспользования готовых решений и сокращение общего T2M моделей (направление "knowledge sharing") - повышение финансового эффекта от применения моделейОбязанности: сбор бизнес-требований – обработка, анализ и структурирование входящей информации системный анализ, проработка интеграционных процессов, контроль корректной реализации на всех этапах проекта участие на этапе UAT (ПСИ) помощь в тестировании на этапе приемки продукта участие в разборе ошибок и сложных вопросов пользователей участие во всех командных мероприятиях (планирование, ретроспектива, stand-up, демо). Внимание. В сопроводительном письме укажите коммерческий опыт в данной роли и стек.Обязательные требования: главное - готовность брать на себя ответственность за продукт и задачи, понимание и желание работать в режиме, ориентированном на получение бизнес-результата опыт работы по специальности от 3 лет высшее техническое образование понимание цикла разработки ПО, знание различных подходов ориентация на результат и продуктовый подход к разработке владение методологиями и инструментами документирования программных продуктов – Jira, Confluence хорошее понимание технологий разработки веб-сервисов (BackEnd/FrontEnd, API, XML, Json) хорошее понимание архитектурных основ для описания интеграционных процессов между системами (XML Schema и пр.) уверенное владение SQL (написание аналитических запросов с JOIN, агрегатов и оконных функций) владение различными нотациями - BPMN, UML, Use Case знание методологий Agile (Scrum, Kanban) опыт использования LLM в работе опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Желательные требования: знание основ математической статистики и анализа данных знание Python навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Дополнительно про преимущества работы в нашей команде: возможность влиять на интерфейс / архитектуру приложения и используемые технологии возможность сразу увидеть результаты своей работы - каждые 2 недели выводим релиз и собираем обратную связь с пользователей регулярные митапы по коду, архитектуре и технологиям широкие возможности по внешнему обучению: Корпоративный университет Сбербанка, платформа «Виртуальная школа», дополнительное обучение по выбору, участие в конференциях отсутствие токсичности внутри команды возможность увеличения оклада по результатам работы (до 30% в год) хорошая годовая премия смешанный режим работы - в офисе собираемся 1 раз в неделю, по вторникам, остальное время удаленно (по желанию можно и 100% в офисе) возможность до 2 месяцев работать удаленно из любой точки России скидка на ипотеку ДМС с первого рабочего дня.