Senior/Middle Data Scientist (LTM в корпоративном риск-моделировании)

Наша команда занимается построением передовых моделей, оптимизирующих процессы корпоративного кредитования, разрабатывает продукты для внутренних клиентов на современном технологическом стеке. Наши модели являются драйвером для увеличения прибыли Банка и доли рынка, трансформируют кредитные процессы. Большой объем информации разной природы и модальностей (последовательности (транзакции), табличные данные, текст и т.п.) вместе с развитой технической инфраструктурой позволяют разрабатывать широкую линейку моделей от классических алгоритмов до самых современных state of the art моделей.Обязанности разрабатывать и оптимизировать модели на основе трансформерных архитектур для обработки сложных и объемных последовательностей данных создавать и внедрять классические алгоритмы машинного обучения для задач скоринга и построения систем принятия решений совместно с подразделениями заказчика формировать стратегию развития моделей и интеграции их в кредитные системы банка участвовать в полном цикле работы с моделью: от постановки задачи и сбора данных до разработки, внедрения и последующего мониторинга качества проводить исследования источников данных и изучать передовые (sota) решения для повышения качества и эффективности моделей оценивать бизнес- и финансовый эффект от ai-инициатив, подтверждать результаты в рамках пилотных проектов наставлять и координировать работу стажёров и младших специалистов. Требования высшее образование в области технических / физико-математических наук опыт разработки ml‑моделей и успешной реализации кросс‑функциональных проектов от идеи до продакшена глубокие знания ключевых методов и алгоритмов машинного обучения, понимание метрик, валидации и методов регуляризации глубокие знания и опыт разработки нейронных сетей для последовательностей уверенное владение основными ml и dl фреймворками разработки моделей от sckikit-learn до pytorch понимание трансформерных архитектур, токенизации и обучения языкового моделирования — как сильное преимущество. понимание принципов и практик pretraining: масштабирование по законам (data/compute/params), выбор задач (next‑token/causal lm, masked lm), схемы шедулинга и оптимизации (adamw, adafactor, lr/β‑шедулеры), mixed‑precision (bf16/fp8) уверенные навыки работы с данными: sql, оптимизация запросов, опыт работы с распределённой обработкой (pyspark/spark) опыт работы с генеративными моделями и llm: использование и адаптация базовых моделей, continued pretrain, sft/инференс; опыт создания ai‑агентов — преимущество высокая самостоятельность и ответственность, умение вести исследования, формулировать гипотезы и доводить их до измеримого результата. Будет плюсом: знание основ управления рисками в Банке опыт работы с сегментом юридических лиц хотя бы в одном из направлений: устройство финансовой отчетности, регуляторные ограничений со стороны ЦБ, противодействие схемам мошенничества, портфельный риск-менеджмент. Условия комфортный современный офис рядом с м.Тульская формат работы: офис годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития регулярные митапы и развитое DS-community расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.