Senior Data Scientist and Researcher (клиентский путь взыскания)

Описание

Локация: Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к. 3. Возможен гибридный формат работы; первоначально указан формат работы на месте работодателя.
Компания
Сбер развивает AI-решения для департамента по работе с проблемными активами, автоматизации процессов урегулирования и работы с проблемной задолженностью.
Что делать

Исследовать клиентский опыт в процессах оздоровления и взыскания, находить узкие места и проводить локальные исследования с применением графового анализа и LLM.
Проводить встречи с заказчиками, определять зоны роста и предлагать трансформацию процессов.
Создавать AI-решения и AI-агентов на базе LLM для речевой и текстовой аналитики, выявления сущностей и суммаризации клиентских данных.
Разрабатывать модели оценки финансового состояния, скоринга, прогнозирования дефолта, антифрода и выявления мошенничества, а также системы подбора индивидуальных условий урегулирования задолженности.
Применять What-If/Uplift-моделирование, каскады моделей и графовый анализ компаний, руководителей и бенефициаров.
Строить эксперименты, валидировать решения, контролировать внедрение в ПРОМ-контур и анализировать результаты при взаимодействии с командами разработки, data и OPS.

Требования

Опыт от 3 лет в традиционных направлениях машинного обучения, NLP и глубокого обучения.
Знание pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph.
Опыт валидации AI-решений и их боевого пилотирования.
Прикладной опыт использования LLM, контроля качества ответов и построения графовой архитектуры с LLM tools/MCP.
Знание математической статистики и основ A/B-тестирования.

Хорошо, если есть

Опыт руководства проектами или самостоятельного прохождения полного цикла создания AI-решения от гипотезы до реализации.
Знание основ финансового анализа и бухгалтерского учета.
Опыт наставничества или курирования, а также работы в крупных AI-проектах со смежными командами.
Английский язык на уровне Intermediate и выше.
Опыт в проектах по клиентскому опыту, бизнес-анализу или исследованию очень больших данных.
Опыт использования AI-инструментов в разработке, включая LLM-ассистентов для написания и ревью кода, агентов автоматизации и инструменты автодополнения.

Культура и преимущества

Полная занятость и возможность гибридной работы.
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
Корпоративный спортзал, зоны отдыха, расширенный ДМС, льготное страхование семьи и корпоративная пенсионная программа.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, подписка Прайм и вознаграждение за рекомендации сотрудников.