Альфа-Банк

Руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики

Москвапроектная работаНе указано

О компании

Альфа-Банк — один из крупнейших банков в России, предлагающий широкий спектр финансовых услуг и продуктов. Банк активно интегрирует технологии для оптимизации своих процессов и улучшения обслуживания клиентов.

Ключевые факты:

Основан в 1990 году
Один из лидеров на рынке банковских услуг в России
Более 31 тысяч сотрудников
Услуги для частных и корпоративных клиентов
Применение инновационных технологий, включая искусственный интеллект и аналитику

О вакансии

В команде по внедрению решений продвинутой аналитики специалист будет отвечать за запуск и развитие GenAI-пилотов, которые направлены на автоматизацию задач в брокерском бизнесе. Работа заключается в вписании AI-агентов в процессы управленческой и продуктовой отчетности, а также в разработке инструментов для анализа данных.

Специалист будет взаимодействовать с бизнес-командами, анализируя существующие процессы, и вести пилоты от определения задачи до оценки результата. Основные задачи также будут включать написание кода на SQL и Python для интеграции источников данных и автоматизации различных операций.

Чем предстоит заниматься:

Запуск и развитие GenAI-пилотов для брокерского бизнеса
Создание AI-агентов для отчетности
Разработка инструментов для анализа данных с помощью естественного языка
Автоматизация процессов сверки данных и контроль качества
Проектирование логики и систем контроля для AI-агентов
Написание SQL и Python-кода, работа с API
Взаимодействие с бизнес-командами для внедрения новых инструментов
Оценка и защита эффекта реализации пилотов
Документирование решений и разработка стандартов для команды

Что мы предлагаем:

Стабильный доход с обсуждением размера заработной платы по итогам собеседования
Квартальная премия по результатам KPI
Возможность работать в инновационной среде с современными технологиями

Обязанности

Запуск GenAI-пилотов для автоматизации бизнес-процессов.
Создание AI-агентов для управленческой отчетности.
Разработка инструментов для анализа данных пользователями.
Автоматизация сверки данных и контроля качества показателей.
Проектирование логики работы AI-агентов и механизмов контроля.
Написание SQL и Python для работы с данными и API.
Сопровождение внедрения новых инструментов в бизнес-команды.
Оценка результатов пилотов и их экономического эффекта.
Документирование разработок и постановка стандартов для команды.

Требования

Всё о работе
Приведи друга
Самостоятельно запускать и развивать GenAI-пилоты для автоматизации процессов брокерского бизнеса - от выявления задачи до внедрения и оценки эффекта.
Создавать AI-агентов для управленческой и продуктовой отчетности: сбор данных, поиск инсайдов, контроль отклонений, подготовка комментариев и executive summary.
Разрабатывать инструменты для самостоятельного исследования данных пользователями через естественный язык и диалог с отчетностью.
Автоматизировать сверку данных, подготовку выгрузок, контроль качества показателей и поиск аномалий.
Проектировать агентную логику, prompt'ы, правила работы с источниками данных, fallback-сценарии и механизмы контроля качества ответов.
Писать SQL и Python, подключать источники данных и API, собирать MVP и организовывать тестирование с пользователями.
Работать рядом с бизнес-командами: разбирать ручные процессы, предлагать целевой сценарий и сопровождать внедрение новых инструментов.
Оценивать и защищать эффект пилотов: экономию времени, снижение ручных операций, качество результатов и потенциал масштабирования.
Документировать решения и задавать стандарты разработки GenAI-пилотов для команды.
Практический опыт с GenAI: LLM, prompt engineering, RAG, агентные сценарии, оценка качества и ограничений моделей.
Знание LangChain, LangGraph, LangFlow или аналогов; опыт интеграции API, BI, DWH, витрин и корпоративных систем.
3+ лет опыта в аналитике, автоматизации, data/AI-проектах или разработке внутренних продуктов.
Уверенные навыки SQL и Python: способность самостоятельно собирать прототипы, работать с данными и доводить решения до использования.
Умение вести пилот end-to-end: выявить бизнес-боль, сформулировать гипотезу, собрать MVP, провести тестирование и оценить эффект.
Сильное продуктовое и аналитическое мышление: способность объяснить причины изменений метрик и превратить выводы в действия.
Развитые soft skills: умение работать с руководителями и пользователями, обучать, убеждать и преодолевать сопротивление изменениям.
Практический стиль работы: готовность глубоко погружаться в процессы, делать руками и брать ответственность за результат.
Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI.

Условия

Стабильный доход с обсуждением размера заработной платы по итогам собеседования.
Квартальная премия по результатам KPI.

Как получить эту работу — с ИИ-помощником РаботаМакс

Бесплатно поможем на каждом шаге. Нажмите, чтобы раскрыть.