Старший аналитик-исследователь (Data Science / GenAI)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• API (интеграции)
• Анализ данных
• Docker
• LLM
• Machine Learning

О компании и продукте

• Старший аналитик-исследователь (Data Science / GenAI)
• 16 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Стратегия, инвестиции, консалтинг:Аналитик
• Мы создаём мультиагентную GenAI-платформу для поддержки аналитиков sell-side investment research: анализа финансовых и макроэкономических данных, поиска сигналов, подготовки прогнозов, сценарного моделирования и формирования проверяемых исследовательских материалов.

Задачи

• разрабатывать мультиагентную систему для анализа и прогнозирования финансовых и экономических трендов
• cоздавать и проверять R&D-прототипы: от идеи и proof of concept до production-ready решений
• cовместно 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
• cоздавать 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.