Наша команда стоит на передовой GenAI трансформации Банка – мы создаем систему управления рисками AI-агентов Банка! Мы ищем аналитика данных, который хочет работать не «вокруг» искусственного интеллекта, а внутри его ядра. Это роль на стыке аналитики, инженерии и архитектуры AI-систем в Банке, где ИИ – промышленный контур: сотни агентов, собственная LLM-модель, критичные бизнес-процессы и реальные риски.Твоя задача — погрузиться в мир управления рисками AI-агентов Банка для решения широкого спектра задач, начиная от сбора и обработки данных и заканчивая созданием интеллектуальных инструментов поддержки принятия решений.
Ты будешь работать с полным жизненным циклом AI: от данных и промптов до поведения агентов в продакшене. Твоя зона ответственности — надежность, предсказуемость и безопасность ИИ в масштабах Банка
Чем ты будешь заниматься:
- Анализировать работу мультиагентных систем: инциденты, риски и аномалии в работе AI-решений
- Выступать заказчиком реализации и тестировать защитные механизмы
- Разрабатывать скрипты и пайплайны на Python для анализа поведения ответов агентов
- Создавать бенчмарки и датасеты для тестирования моделей
- Проведение исследований, выявление закономерностей и зависимостей в данных, построение гипотез и их проверка
- Работать с большими массивами данных, логами, результатами генераций
- Взаимодействовать с командами DS, платформы, безопасности и бизнеса.
- Это не классическая роль аналитика. Здесь нет витрин и дашбордов ради отчетности. Здесь — исследование поведения искусственного интеллекта в реальном мире и контроль механизмов, которые делают его управляемым.
Что нам важно:
- Уверенный Python: анализ данных, автоматизация, скрипты, пайплайны
- Опыт работы с данными: структурированными и полуструктурированными
- Инженерное мышление: умение разбирать сложные системы
- Интерес к устройству LLM, AI-агентов, prompt engineering
- Способность формулировать метрики для «нематериальных» вещей: качество ответа, риск, доверие
- Желание работать с системами, от которых реально зависит бизнес
- Высшее техническое/математическое образование (Computer Science, Data Science, Прикладная Математика и т.п.)
- навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- выгодная ипотека для сотрудника
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера