Middle / Senior Data Scientist (Финансы)
Описание
AI-агент управляющего портфелем облигаций: требуется разработать агента, который будет оркестрировать несколько ML моделей для анализа биржевых стаканов облигаций и на основании этого предлагает оптимальные варианты для совершения сделок покупки/продажи бумаг трейдерам AI - позиционер: a. Автоматическая квитовка платежей – требуется автоматизировать процесс сбивки плановых и фактических платежей по информации о платеже и его назначении b. Универсальный тул мониторинга временных рядов – требуется разработать архитектуру для детекции аномалий во временных рядах в потоках платежей в различных системах (НОСТРО, ЛОРО, TFM). Обязанности сбор требований по моделям и коммуникация с заказчиком и DE определение целевых метрик решения и согласование их с заказчиком сбор и подготовка данных (Hadoop, pyspark, написание парсеров для сборки внешних данных) построение моделей по табличным данным поиск аномалий во временных рядах построение моделей предсказания временных рядов классификация новостей по степени влияния на рынок облигаций генерации торговых сигналов на основе неструктурированных данных создание RAG базы для генерации текстовых обоснований рекомендаций для трейдеров адаптация LLM для формулировки торговых идей на естественном языке тестирование различных гипотез. Требования опыт работы Data Scientist от 3х лет образование по направлениям "Математика", «Физика», «Мат. методы в экономике», (желательно выпускники - МГУ, МФТИ, ВШЭ и других ведущих вузов страны) глубокие знания в области теории вероятностей и математической статистики навыки написания качественного кода на Python (знание ООП, умение написания оптимального кода по скорости и памяти) понимания работы алгоритмов ML-моделей (бустинг, нейронные сети, NLP-модели, LLM) владения Python несколькими библиотеками для классического ML из списка или релевантными (numpy, sklearn, pandas, scikit-learn, matplotlib/seaborn/plotly, catboost/lightgbm/xgboost, fbprophet, pygam) владения pytorch или другими DL фреймворками практика с нейросетевыми моделями (RNN, LSTM, Transformer, BERT) опыт разработки NLP-моделей (NLTK, spaCy, gensim, transformers). Будет плюсом: понимание работы рынков ценных бумаг или готовность развиваться в этой области: знание фин. метрик: YTM, duration и т.д. опыт работы с кривыми доходностей и понимание оценки риска ценных бумаг понимание концепции парной торговли практические навыки fine-tuning и инференса LLM опыт разработки и оптимизация RAG-пайплайнов. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 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.