Старший аналитик-исследователь (Аналитический Хаб)
Summary
Senior research analyst builds a multi-agent GenAI platform to automate financial and macroeconomic analysis, forecasting, and report generation for investment research teams using LLMs, time-series models, and RAG pipelines.
Мы создаём мультиагентную GenAI-платформу для поддержки аналитиков sell-side investment research: анализа финансовых и макроэкономических данных, поиска сигналов, подготовки прогнозов, сценарного моделирования и формирования проверяемых исследовательских материалов.
Ищем Data Scientist / GenAI Developer с опытом в финансовой сфере, который будет разрабатывать R&D-прототипы и превращать идеи аналитиков в работающие инструменты. Роль предполагает плотную работу на стыке Data Science, LLM/GenAI, инженерии данных и инвестиционных исследований.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать мультиагентную систему для анализа и прогнозирования финансовых и экономических трендов.
- Создавать и проверять R&D-прототипы: от идеи и proof of concept до production-ready решений.
- Совместно с аналитиками превращать исследовательские гипотезы и бизнес-потребности в алгоритмы, агентов, инструменты и пользовательские сценарии.
- Проектировать архитектуру взаимодействия специализированных агентов: routing, supervisor/manager, agent-as-tool, handoff, planner–executor, critic/reviewer, debate/consensus и evaluator–optimizer паттерны.
- Комбинировать LLM-подходы с классическими ML- и time-series-моделями: прогнозированием, nowcasting, кластеризацией, выявлением аномалий, факторным и сценарным анализом.
- Создавать RAG-пайплайны для работы с внутренними исследованиями, финансовой отчётностью, новостями, транскриптами звонков, макроэкономической статистикой и другими разрешёнными источниками.
- Реализовывать надёжную оркестрацию: управление состоянием, памятью, параллельным выполнением, повторными запусками, обработкой ошибок и воспроизводимостью результатов.
- Разрабатывать системы оценки качества: датасеты для evals, офлайн- и онлайн-метрики, backtesting, time-based validation, regression-тесты, trace-based анализ ошибок.
- Работать совместно с командами Research, Data Engineering, ML Platform, Risk, Information Security и Compliance.
Для нас важно:
- Высшее образование по экономическому/финансовому/математическому направлению.
- От 2–4 лет опыта в Data Science, Machine Learning, NLP, GenAI или смежной роли.
- Практический опыт в финансовой сфере: инвестиционный банкинг, asset management, sell-side/buy-side research, рынки капитала, макроэкономика, риск-менеджмент или fintech.
- Уверенное владение Python и основным стеком DS: pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow.
- Опыт работы с временными рядами, прогнозированием, backtesting и оценкой качества моделей.
- Практический опыт разработки LLM/GenAI-решений: prompt engineering, RAG, embeddings, vector databases, function/tool calling, structured outputs.
- Понимание и практическое применение современных подходов к мультиагентным системам и фреймворков: LangGraph, LangChain.
- Опыт работы с SQL, API, Docker; понимание облачной инфраструктуры будет преимуществом.
Что мы предлагаем:
- Комфортный офис рядом с м. Ленинский проспект.
- Гибридный формат работы.
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
- Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития.
- Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи.
- 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.
- Корпоративная пенсионная программа.