Full-stack аналитик (LLM / AI / Risk)
Оценка ИИВысокая заработная плата для аналитика, работа с передовым стеком (AI/LLM) и полный социальный пакет. Удаленный формат работы и работа через известное агентство Selecty добавляют привлекательности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания навыков системного анализа, понимания банковских рисков и практического опыта работы с LLM/AI. Дополнительную сложность создает требование к навыкам программирования и знанию VBA.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата 320 000–350 000 ₽ на руки значительно выше среднего рынка для системных аналитиков (около 200-250к), что объясняется специфическими требованиями к знаниям AI и банковских рисков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Вакансия: Full-stack аналитик (LLM / AI / Risk)
Компания: Selecty (КА)
Формат: удалённо по РФ *📍*
Занятость: полная
ЗП: *💰 320 000–350 000 ₽ на руки* по ТК (есть вариант ИП)
Проект AI для риск-контура банка. Развитие AI-решения — чат-бота для риск-технологов и аналитиков, который использует LLM для интерпретации бизнес-логов, автоматизации аналитических задач и работы с процессами поточного кредитования МСБ.
*➕*Обязанности
Формализовать семантику бизнес-логов: описывать структуру событий СПР на каждом этапе скоринга.
Вести единый глоссарий терминов, бизнес-правил, параметров и статусов для корректной интерпретации данных LLM.
Разрабатывать документацию по использованию и развитию чат-бота для рискового контура.
Формировать каталог типовых запросов, эталонных сценариев взаимодействия с ботом, Few-Shot примеров и промпт-шаблонов.
Проверять и верифицировать результаты работы ИИ.
Участвовать в проектировании бизнес-логики и требований к логированию.
Анализировать и оптимизировать бизнес-процессы поточного кредитования МСБ, выявлять возможности для автоматизации.
Исследовать новые сценарии применения LLM для автоматизации задач риск-технологов и аналитиков.
Декомпозировать задачи, уточнять требования, готовить тестовые сценарии и критерии приёмки, участвовать в UAT.
Взаимодействовать с портфельными менеджерами, аналитиками, разработчиками СПР, архитекторами и AI-инженерами.
Сопровождать продукт: помогать с подключением и настройкой чат-бота, консультировать пользователей.
*⚡️*Требования
От 3 лет опыта системным аналитиком
Понимание рисковых и бизнес-процессов кредитования,
Навыки программирования хотя бы на одном языке высокого уровня: Python, Java, JavaScript, C#, C++, PHP, Ruby и др.
Опыт работы с LLM и опыт применения AI-инструментов.
Понимание структуры и принципов работы XML/JSON-сообщений.
Уверенное владение SQL.
Умение переводить бизнес-правила и требования в алгоритмы и формализованные сценарии.
Умение работать с документацией, аналитическими материалами и тестовыми сценариями.
Продвинутое владение MS Office: Excel (в том числе VBA на среднем уровне), Word, PowerPoint, MS Project.
*🥇*Условия
ДМС со стоматологией.
Компенсация фитнеса.
Скидки на английский и кино.
Индексация зарплаты.
Техника для работы.
Заинтересовало? Направь резюме ✉️** Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LLM
- AI
- Python
- Java
- JavaScript
- C#
- C++
- PHP
- Ruby
- SQL
- XML
- JSON
- VBA
- Excel
- MS Project
- System Analysis
- Prompt Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с языковыми моделями и понимания их ограничений.
Расскажите о вашем опыте работы с LLM: какие техники промпт-инжиниринга (например, Few-Shot) вы использовали для улучшения качества ответов?
Оценка понимания предметной области (кредитные риски) и умения структурировать данные.
Как бы вы подошли к созданию семантического глоссария бизнес-логов для того, чтобы LLM могла безошибочно интерпретировать этапы скоринга?
Проверка технических навыков, заявленных в вакансии.
Приведите пример сложной задачи, которую вы решали с помощью SQL или Python для анализа бизнес-процессов.
Важно понять, как кандидат обеспечивает точность работы ИИ в критически важной области рисков.
Каким образом вы планируете верифицировать результаты работы чат-бота, чтобы минимизировать риски галлюцинаций ИИ в банковских процессах?
Оценка навыков системного анализа и интеграции систем.
Опишите ваш опыт проектирования требований к логированию: какие параметры обязательны для последующего автоматизированного анализа?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
