То, что многие компании считают своим прибыльным активом, зачастую является скрытым корнем финансовых проблем. Задача департамента по работе с проблемными активами – вовремя выявить трудности у клиентов и помочь преодолеть их. Используя передовые модели машинного обучения и искусственного интеллекта, мы создаем AI-профили клиентов, которые помогают сотрудникам быстрее разобраться в кейсе и выбрать наилучшую стратегию взаимодействия.
В рамках нашего центра ИИ и комплексных решений вектор развития ориентирован на концептуальное переосмысление процессов урегулирования, автоматизацию рутинных процессов и создание дополнительного дохода в рамках работы с проблемной задолженностью.
Обязанности
- исследование клиентского опыта в рамках процессов оздоровления и взыскания, поиск «узких» мест в процессах и использование передовых инструментов для проведения локальных исследований (графовый анализ, LLM для поиска инсайтов, самовоспроизводящиеся ИИ-решения, disrupt-проекты)
- регулярные встречи с Заказчиками для определения зон роста, предоставления непредвзятого взгляда на процессы и предложения к их трансформации
- создание ИИ-решений, влияющих на клиентский опыт
- построение чистого эксперимента и валидация ИИ-решения
- проработка технологической реализации при поддержке команд разработчиков, data и OPS-специалистов
- контроль внедрения ИИ-решения и последующего поведения решения в ПРОМ-контуре, анализ результатов внедрения
- создание AI-агентов на базе LLM для оптимизации рутинных процессов:
-
оптимизация документальной и рутинной работы
-
речевая и текстовая аналитика взаимодействия с клиентом
-
выявление сущностей для автоматизации внутренних процессов
-
качественная суммаризация текста для составления профиля клиента
- разработка и внедрение ML/AI-моделей:
-
оценки и прогноза финансового состояния клиента
-
подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности
-
антифрод и выявления мошенничества
-
скоринг клиентов
-
прогнозирование дефолта по обязательствам
-
What-If / Uplift моделирование и каскады моделей для выстраивания процессов с использованием ИИ
-
графовый анализ компаний, их руководителей и бенефициаров
-
анализ новостного контента и других источников информации о клиентах.
Требования
- опыт работы 3+ лет в традиционных направлениях машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения (DL)
- знание библиотек и фреймворков: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph
- опыт валидации AI-решений и их "боевого" пилотирования решений
- прикладной опыт в использовании LLM, контроле качества ответов и выстраивания графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP
- знания математической статистики и основ A/B-тестирования.
Будет плюсом:
- опыт руководства проектами или самостоятельного обеспечения всего цикла производства ИИ-решения от гипотезы до реализации
- знание основ финансового анализа и бухгалтеского учета
- опыт курирования или наставничества, работа в крупных AI-проектах с смежными командами
- английский язык — уровень Intermediate и выше
- опыт в проектах, связанных с клиентским опытом / бизнес-анализом / исследованием очень больших данных
- опыт использования AI-инструментов в разработке (LLM-ассистенты для написания и ревью кода, агенты для автоматизации рутинных операций, инструменты автодополнения вроде GitHub Copilot)
Условия
- возможен гибридный формат работы, локация офиса пр-кт Кутузовский, 32 к3 стрА
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- 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.
