Системный аналитик AI/ML, антифрод

Команда создаёт комплексную систему противодействия мошенничеству и обеспечивает online/offline безопасность клиентов банка 24/7/365. Направление AI-трансформации — интеграция LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу.

Задачи

• Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки
• Разработка и согласование концепции, проектной и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence
• Развитие направления мультиагентных решений с полным циклом реализации
• Проведение исследовательских работ и тестирование новых подходов и техник AI
• Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций
• Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных
• Участие в полном цикле разработки и внедрения

Требования

• Умение быстро погружаться в исследуемую область и оперативно переключаться на новое направление
• Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы
• Опыт проектирования логической и физической моделей данных; SQL: понимание работы ETL-инструментов, умение писать SQL-запросы различной сложности
• Знание форматов JSON/XML и навыки проектирования REST API
• Способность обрабатывать и структурировать большой объём сложной информации, доступно и наглядно её презентовать
• Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий
• Коммуникативные навыки для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды

Будет плюсом

• Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.)
• Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps
• Опыт разработки собственных библиотек и инструментов для AI
• Опыт успешного внедрения AI-решений, знание инструментов AI на рынке
• Опыт программирования на любом языке и способность анализировать код
• Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka)
• Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j)

Стек

• Storage: Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL
• Big Data Engineering: Scala, Spark, Flink
• Backend: GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp)
• Frontend: React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), TypeScript, jest; библиотеки react-force-graph, leaflet
• AI: Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), TypeScript (no-code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG/GraphRAG (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant)
• QA: Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure
• DevOps: Docker, Helm, Jenkins

Условия

• Формат работы: на месте работодателя, офис в Москве (ст. м. Кутузовская)
• График 5/2, полная занятость, 8 рабочих часов
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнёров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду