Старший аналитик-исследователь (Аналитический Хаб)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• API (интеграции)
• Анализ данных
• Docker
• Финтех и платежи
• LLM

О компании и продукте

• Ищем Data Scientist / GenAI Developer с опытом в финансовой сфере, который будет разрабатывать R&D-прототипы и превращать идеи аналитиков в работающие инструменты. Роль предполагает плотную работу на стыке Data Science, LLM/GenAI, инженерии данных и инвестиционных исследований.

Задачи

• Разрабатывать мультиагентную систему для анализа и прогнозирования финансовых и экономических трендов
• Создавать и проверять R&D-прототипы: от идеи и proof of concept до production-ready решений
• Совместно с аналитиками превращать исследовательские гипотезы и бизнес-потребности в алгоритмы, агентов, инструменты и пользовательские сценарии
• Проектировать архитектуру взаимодействия специализированных агентов: routing, supervisor/manager, agent-as-tool, handoff, planner–executor, critic/reviewer, debate/consensus и evaluator–optimizer паттерны
• Комбинировать LLM-подходы с классическими ML- и time-series-моделями: прогнозированием, nowcasting, кластеризацией, выявлением аномалий, факторным и сценарным анализом
• Создавать RAG-пайплайны для работы с внутренними исследованиями, финансовой отчётностью, новостями, транскриптами звонков, макроэкономической статистикой и другими разрешёнными источниками
• Реализовывать надёжную оркестрацию: управление состоянием, памятью, параллельным выполнением, повторными запусками, обработкой ошибок и воспроизводимостью результатов
• Разрабатывать системы оценки качества: датасеты для evals, офлайн- и онлайн-метрики, backtesting, time-based validation, regression-тесты, trace-based анализ ошибок
• Работать совместно с командами Research, Data Engineering, ML Platform, Risk, Information Security и Compliance

Требования

• Высшее образование по экономическому/финансовому/математическому направлению
• От 2–4 лет опыта в Data Science, Machine Learning, NLP, GenAI или смежной роли
• Практический опыт в финансовой сфере: инвестиционный банкинг, asset management, sell-side/buy-side research, рынки капитала, макроэкономика, риск-менеджмент или fintech
• Уверенное владение Python и основным стеком DS: pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow
• Опыт работы с временными рядами, прогнозированием, backtesting и оценкой качества моделей
• Практический опыт разработки LLM/GenAI-решений: prompt engineering, RAG, embeddings, vector databases, function/tool calling, structured outputs
• Понимание и практическое применение современных подходов к мультиагентным системам и фреймворков: LangGraph, LangChain
• Опыт работы с SQL, API, Docker
• понимание облачной инфраструктуры будет преимуществом

Условия

• 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
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• Корпоративная пенсионная программа

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.