CCareerLab
Главная/Вакансии/Аналитика/Аналитик по качеству рекомендаций агентных системСбер
Сбер
Аналитика · Офис · Москва

Аналитик по качеству рекомендаций агентных систем

1–3 годаПроектная работаОфис
Не указана
зарплата не указана в источнике
ОткликнутьсяОбновлено май 2026 г.
ФорматОфис
Тип занятостиПроектная работа
Опыт1–3 года
О компании

Сбер — крупнейший банк России и технологическая компания, развивающая финтех, ИИ и цифровые сервисы.

О компании

Команда отвечает за повышение качества персонализированных рекомендаций для развития корпоративных клиентов. Ищем эксперта, умеющего выявлять недостатки в ответах агентов, видеть закономерности и переводить бизнес-спефифику в четкие правила работы. Важны аналитика качества и бизнес-понимание, техническая база (LLM/Python) — плюс.

Чем предстоит заниматься
  • качество и разбор кейсов. Выявлять дефекты ответов (логика, арифметика, сопоставимость периодов, структурные ошибки JSON, неверный выбор инструмента), группировать их в паттерны причин, формировать гипотезы улучшений.
  • правила и стандарты. Определять формат межагентных сообщений, политику «когда считаем в модели/через инструмент/в Python», описывать «как выглядит хороший ответ» для разных зон внимания и отраслей, формулировать критерии приёмки.
  • эксперименты. Планировать и проводить эксперименты «до/после» (промпты, параметры, инструменты), фиксировать эффект по качеству, стоимости и задержке.
  • взаимодействие. Работать в связке с Python-разработчиками и промт-инженерами: постановка задач, проверка результатов, упаковка решений «в пакет на внедрение».
Что мы ждем от тебя

*

  • знание бизнес-аналитики: финансы, структура затрат, экономика продукта, цепочка создания стоимости
  • базовое понимание LLM: промпты, JSON/schema, function calling, параметры инференса Python (Jupyter, pandas, numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib/plotly)
  • опыт анализа данных (Middle+): формулировка гипотез, подбор метрик, построение расчетов, сравнение периодов, фиксация выводов
  • опыт с GigaChat SDK, LangGraph, LangChain, LlamaIndex
  • навыки работы с pydantic, jsonschema, jinja2, httpx/aiohttp, asyncio
  • знание инструментов RAG, KAG, MCP; опыт реализации проектов с заметными улучшениями.
Условия
  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • ипотека выгоднее до 4% для каждого сотрудника
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Как откликнуться

Нажмите «Откликнуться», заполните короткую форму и прикрепите резюме. Команда обычно отвечает в течение 3 рабочих дней.