Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда создаёт интеллектуальные системы для анализа рисков: NLP-модели на основе LLM, AI-агентов и мультиагентные системы для операционных и ESG-рисков, модели для банковских задач на финансовых данных, модели финансовых рынков и классические ML-модели для кредитования.
задачи
Разрабатывать модели ценообразования и расчёта риск-метрик для финансовых инструментов и подходы к управлению рыночными рисками;
Развивать передовые методы ИИ для финансов, включая генеративное моделирование мультимодальных данных и обучение с подкреплением;
Обозревать статьи и придумывать новые SoTA-подходы для решения банковских задач на финансовых данных.
требования
Иметь статус студента бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства;
Иметь образование с математическим уклоном;
Понимать финансовую математику, теорию вероятностей и случайных процессов, математическую статистику и эконометрику;
Свободно владеть Python, NumPy, Pandas и PyTorch;
Знать основы ML и DL;
Знать классические методы ML и Deep Learning;
Знать современные генеративные модели и алгоритмы обучения с подкреплением;
Знать архитектуру и принципы LLM.
условия
Гибкий график и возможность совмещать с учёбой: от 30 до 40 часов в неделю;
Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка;
Бесплатная подписка СберПрайм+;
Скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
