Старший аналитик-исследователь (Data Science / GenAI)

Описание

Аналитическое управление инвестиционного банка развивает линейку GenAI- и ML-инструментов для аналитиков и клиентов банка. Центральный проект — мультиагентная система глубокого анализа макроэкономических и финансовых трендов, которая переводится из MVP в продакшн. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

### Чем предстоит заниматься: * ежедневное взаимодействие с секторными аналитиками, макроэкономистами, стратегами: погружение в research-воркфлоу, сбор требований, выявление областей для AI-автоматизации * совместная валидация выходов AI-системы с доменными экспертами: фактологическая проверка, оценка качества рекомендаций, создание golden datasets. Оценка репутационных рисков AI-выходов в sell-side контексте * презентация результатов и прототипов * прототипирование новых AI-инструментов для research: автоматизация сбора данных, драфты аналитических заметок, мониторинг рыночных событий, сентимент-анализ новостного потока * реализация компонентов мультиагентной системы под руководством CDSO: промпты для отдельных агентов, tool-calling функции, коннекторы к источникам данных, парсеры финансовых документов * работа над этапами RAG-пайплайна: подготовка аналитических отчётов, макроданных, новостных лент; чанкинг, эмбеддинги, индексация в векторной БД * количественный анализ финансовых данных: временные ряды, макроиндикаторы, секторная статистика. Подготовка визуализаций и дата-продуктов для аналитиков * участие в разработке прогнозных ML-моделей (временные ряды, регрессия) и их интеграции в оркестрацию с LLM-агентами * анализ метрик качества, подготовка отчётов по результатам.

Требования

### Для нас важно: * высшее образование по экономическому/финансовому/математическому направлению * python (продвинутый: async, type hints, production-grade). Pandas, NumPy, matplotlib/plotly — как рабочие инструменты. scikit-learn / statsmodels * опыт построения ML-моделей: временные ряды, регрессия, классификация. SQL на уровне сложных аналитических запросов * знание LangGraph (графовые воркфлоу, state machines, checkpointing) * знакомство с CrewAI, AutoGen. LLM API: Claude, GPT-4, open-source модели * RAG: LangChain / LlamaIndex, векторные БД (pgvector, Pinecone, Weaviate), гибридный поиск, реранкинг * понимание архитектуры мультиагентных систем: supervisor/worker, память агентов, модель-агностичные интерфейсы, MCP. Способность оценить архитектурное решение и аргументированно высказаться * знание Docker, Git. Основы софтверной инженерии: тесты, CI/CD, code review.

Условия

### Что мы предлагаем: * комфортный офис рядом с м. Ленинский проспект * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * 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 * корпоративная пенсионная программа.