Специалист по исследованию ИИ

Проводить прикладные исследования технологий искусственного интеллекта (AI/ML, NLP, LLM, GenAI) для определения возможностей их применения в банковских продуктах, цифровых сервисах и внутренних бизнес-процессах Банка.

Исследовать возможности применения ИИ для автоматизации обработки клиентских обращений, интеллектуального поиска информации, анализа документов, сопровождения процессов жилищного кредитования и жилищных строительных сбережений.

Формировать и проверять исследовательские гипотезы, планировать и проводить эксперименты, оценивать эффективность и практическую применимость ИИ-решений.

Разрабатывать и исследовать прототипы ИИ-моделей и решений (PoC), включая технологии RAG, prompt engineering и fine-tuning.

Разрабатывать воспроизводимые процессы оценки ИИ-моделей с использованием Python, включая подготовку данных, запуск моделей, обработку результатов и автоматизированный расчет метрик качества.

Проводить сравнительный анализ ИИ-моделей и архитектурных подходов по показателям точности, релевантности, устойчивости, производительности и надежности.

Применять методы статистического анализа, A/B-тестирования и проверки гипотез для объективной оценки результатов исследований.

Исследовать причины ошибок, некорректных ответов и нестабильности ИИ-моделей, выявлять ограничения и потенциальные риски их применения в банковских процессах.

Оценивать соответствие исследуемых ИИ-решений требованиям информационной безопасности, защиты персональных данных и банковской тайны.

Подготавливать аналитические отчеты, исследовательские заключения и практические рекомендации по выбору, внедрению и дальнейшему развитию ИИ-технологий.

Взаимодействовать с ИТ-командами, специалистами по данным, методологами и бизнес-подразделениями Банка при проведении исследований и реализации пилотных ИИ-проектов.

Опыт работы с проектами в области искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа данных или прикладных исследований от 1 года (предпочтительно 1–3 года).

Понимание принципов машинного обучения (ML), глубокого обучения (Deep Learning), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).

Практические навыки работы с Python для обработки данных, проведения экспериментов и оценки результатов моделей (Pandas, NumPy, Scikit-learn или аналогичные библиотеки).

Знание подходов к разработке и исследованию решений на базе LLM/GenAI, включая RAG, prompt engineering и fine-tuning.

Опыт формирования исследовательских гипотез, проведения экспериментов, сравнительного анализа моделей и интерпретации результатов.

Понимание методов оценки качества ИИ-моделей: accuracy, precision, recall, F1-score, релевантность, устойчивость и анализ ошибок.

Базовые знания статистики, методов проверки гипотез, доверительных интервалов и A/B-тестирования.

Навыки подготовки, очистки, валидации и анализа данных, формирования исследовательских выборок.

Понимание жизненного цикла ИИ-моделей, принципов LLMOps, мониторинга качества и выявления деградации моделей.

Понимание требований информационной безопасности, защиты персональных данных и конфиденциальной информации при использовании ИИ-технологий.

Умение документировать результаты исследований, формировать обоснованные выводы и представлять техническую информацию в понятной для бизнеса форме.

Знание государственного и русского языков, знание английского языка для работы с технической документацией будет преимуществом.

Опыт работы в банковской или финансовой сфере, участия в PoC и пилотных ИИ-проектах будет преимуществом.

Участие в интересных и масштабных проектах Банка в области искусственного интеллекта и цифровой трансформации.

Квартальное премирование по результатам выполнения плановых показателей (KPI) — максимально до 1,5 оклада.

Медицинское страхование с возможностью подключения до 2 членов семьи.

Премия к праздникам до 10 МРЗП при наличии средств в бюджете Банка.

Ежегодный оплачиваемый трудовой отпуск — 30 календарных дней.

Лечебное пособие к трудовому отпуску в размере 2 окладов (один раз в год).

Материальная помощь в случаях, предусмотренных внутренними нормативными документами Банка.