Junior/Middle Data scientist (валидация GenAI решений/классический ML)

Описание

В ПАО Сбербанк, в Управлении модельным риском, в Центре модельных рисков корпоративно-инвестиционного бизнеса открыта вакансия Data Scientist. Управление модельным риском Сбербанка – это, в определенном смысле, «центр знаний» по Data Science инициативам в Сбере. Сотрудники Управления получают уникальную возможность изучить бизнес-процессы Банка и подробно познакомиться с десятками типов моделей машинного обучения, применяющихся в Банке. Сотрудники Управления участвуют в проектах по улучшению моделей машинного обучения и оптимизации их применения в бизнес-процессах Банка. Мы создаем инструменты для оценки модельного риска, а также инструменты для мониторинга качества моделей по всем корпоративным бизнес-направлениям. Сотрудники Центра модельных рисков КИБ работают с моделями, построенными на табличных данных классическим ML, а также с применением нейросетевых алгоритмов (в том числе графовых). Основная задача-оценка модельного риска в процессах, используемых в корпоративно-инвестиционном бизнесе Банка.

Обязанности

* анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе * валидация решений на базе LLM (в частности GigaChat), в том числе агентов * тестирование альтернативных подходов к решению валидируемой задачи * разработка валидационных тестов для проверки различных аспектов ML-решений * исследование новых подходов для оценки и интерпретации работы LLM * участие в разработке методологии валидации применений LLM в бизнес-кейсах * консультация представителей бизнеса и команд разработки по вопросам прохождения валидации * оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от точности/стабильности работы модели * независимая проверка модели и рекомендации по ее улучшению, в т.ч. создание альтернативных моделей * оценка импакта от рекомендаций по редизайну моделей/альтернативной модели, полученной на этапе валидации * создание инструментов для автовалидации, мониторинга и разработки моделей AutoML (на Python) * исследование новых алгоритмов на SOTA-решения для бизнес-процессов * участие в проектах Управления по развитию IT инфраструктуры и автоматизации процессов.

Требования

* знание ML/DL и статистического анализа * понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer, RL, RecSys, LLM и т.д.) * владение Python и основных библиотек анализа данных; * знание SQL и навыки работы с базами данных; * приветствуется опыт участия в соревнованиях по анализу данных и опыт разработки моделей в банковской сфере * знание «классических» подходов и моделей для разработки и оценки решений различных NLP-задач * знание основных принципов построения encoder-only и decoder-only моделей на основе архитектуры transformer * опыт работы с библиотеками / фреймворками: pytorch, transformers, datasets, langchain (желательно) * опыт обучения / дообучения моделей из семейств BERT и GPT * большим плюсом будет опыт разработки пром-решений на базе LLM, таких как: вопросно-ответные системы, суммаризация / перефразирование контента, чат-боты и т.д.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * формат работы: фулл тайм 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.