Умение применять AI стало обязательным при приёме на работу в банк

Знания об искусственном интеллекте и умение применять AI стало обязательным при приёме на работу в банк.

Сбер делает ещё один шаг к AI-трансформации: теперь базовые знания искусственного интеллекта обязательны как для действующих, так и для новых сотрудников. При этом, требования к специфике таких знаний и навыков могут быть разными в зависимости от профиля кандидата.

Так, для специалисты первой линии, которые напрямую работают с клиентами, должны уметь применять AI-инструменты для более эффективного решения повседневных задач. Речь идёт о базовых навыках работы с нейросетями — эти компетенции проверяются уже на собеседовании. Кандидатов спрашивают об использовании AI-инструментов в работе и повседневной жизни.

От специалистов аналитических и IT-направлений ждут более глубокие знания, системой интеграции AI в профессиональную деятельность. Для проверки таких навыков на собеседованиях введены практические задания. Отдельное тестирование — фактчекинг и рерайтинг с помощью нейросетей.

Самые большие требования предъявляются к разработчикам. Они должны не только свободно ориентироваться в AI-инструментах, но и понимать принципы их работы, а в идеале иметь опыт создания собственных AI-решений. Компетенции оцениваются на углублённых технических собеседованиях с профильными экспертами.

Руководителям высшего звена критически важно понимать возможности искусственного интеллекта и уметь принимать управленческие решения с опорой на данные, полученные с помощью интеллектуальных систем. Кросс-интервьюер проверяет инновационность и адаптивность кандидата на руководящую должность с учётом его знаний и опыта применения AI, который оценивается в комплексе и соотносится с требованиями к конкретной позиции.

От стажёров и студентов требуется только желание обучиться работе с AI — в банке им помогут научиться применять нейросети в работе. Если на собеседовании становится понятно, что кандидат ещё не сталкивался с искусственным интеллектом, банк готов его нанять, но с обязательным условием в период испытательного срока пройти базовые курсы по AI.

Если специфика будущей работы кандидата никак не связана с использованием AI (уборщики, грузчики), то такие требования не предъявляются.

Любопытно, что около 15% кандидатов-разработчиков ошибочно полагают, что их работа в банке будет связана исключительно с разработкой AI-решений, хотя обычно это касается использования готовых AI-инструментов для повышения эффективности.

В пресс-службе банка отмечают, что кандидаты нормально воспринимают требования по умению применять искусственный интеллект — это не вызывает вопросов. В целом в банке число откликов на вакансии растёт. Если в первом полугодии 2024 года в кредитную организацию поступило 1,7 млн откликов, то за первые шесть месяцев 2025-го — уже 2,05 млн. Рост составил 20,5%.

«Искусственный интеллект — это бустер эффективности для каждого. Всё сложнее найти сферу деятельности, где AI-инструменты были бы бесполезны. В своей работе я использую AI постоянно — это помогает больше успевать и принимать более качественные решения. И мы видим, что сотрудники, которые владеют этими технологиями, демонстрируют более высокую производительность, причём иногда кратно более высокую. Поэтому мы заинтересованы в людях, умеющих применять AI и в работе, и в жизни. Если 30 лет назад в резюме часто встречалась фраза "Уверенный пользователь ПК", то сегодня требуются уверенные пользователи искусственного интеллекта», - рассказал первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Банк продолжает совершенствовать систему оценки AI-навыков кандидатов, параллельно развивая профильные образовательные программы для команды. В зависимости от специальности в нём можно пройти обучающие курсы: «Введение в ИИ-агенты», «Генеративное искусство», «Введение в искусственный интеллект», «Погружение в AI», «Генерация видео», «Генерация аудио», «Машинное обучение», «Проектирование архитектуры решений на базе технологий AI», «Разработка мультиагентных систем для ИТ-архитекторов», «Промпт-инжиниринг в анализе данных», «Нейронные сети и глубокое обучение» и другие.