← К каталогу
СБ

СБЕР

Middle / Senior Data Scientist (Финансы)

ОфисSeniorМосква, Россиявчера
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение20 мин. назад
Впервые замеченавчера
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

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…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU