Bj kw bPqtSRAk QV5geNJZ7 - Anomaly Detection and Uncertainty Estimation (Senior, AI RnD команда) — Россия, Москва

Сейчас мы запускаем новое направление, которое полностью основано на передовых направлениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта в разрезе как исследований (Research), так и инженерных разработок (Development) в условиях наличия огромного объема внутренних данных финтех-направления (финансовые транзакции, кредитные обращения, рекомендации и т.п.).

Pjpm FzN8 - создать исследовательский центр экспертизы в AI/ML для выведения финтех-направления на передовые позиции в России и за рубежом.

Ваша роль и задачи:

Вы станете одним из первых Исследователей AI/ML-направления и получите возможность проводить эксперименты, строить прототипы и внедрять их в продукты.

От вас потребуется:

• Исследовать новые проблемы машинного обучения

• Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение

• Анализировать данные, в особенности в части временных рядов

• Понимать разницу между данными внутри и вне распределения

• Применять методы детекции “поломок”/аномалий распределения

• Уметь оценивать разные виды неопределенности

• Использовать лучшие принципы пайплайнов данных и ML-жизненного цикла (MLOps, мониторинг моделей)

• Взаимодействовать как с командой AI разработки, так и с продуктовой и бизнес-командой для поиска лучших решений

• Участвовать в конечной процедуре развертывания прототипа в реальный продукт

• Делиться экспертизой с коллегами, помогать формировать культуру ML-исследований внутри команды.

Что ждём от вас:

Фундаментальные знания, образование и опыт:

• Законченный специалитет/магистратура или к.т.н / к.ф.-м.н. (предпочтительно) с фокусом на одно или более направлений: Компьютерные Науки, Искусственный Интеллект, Математика или близко связанные области

• Экспертные знания и исследования в одном или более направлений: Машинное Обучение, Глубокое Обучение, Статистика, Теория Вероятностей или близко связанные области

• Умение приближать и оценивать плотность ядра

• Опыт оценки и минимизации неопределенности ML-моделей

• Практика генерации состязательных (adversarial) данных / данных вне распределения (out-of-distribution) / аномалий

• Опыт работы с большими и неоднородными данными

• Научные публикации в любой из топовых конференций ( CVPR, ICLR, ICML, NeurIPS, ICCV, AAAI, IJCAI, ICAIF и т.п.)

• Опыт командной работы

• Опыт удаленной работы

Технологические навыки:

• Python как основной язык разработки.

• Опыт работы с ML-фреймворками ( PyTorch / JAX / TensorFlow ).

• Опыт распределенного обучения и тестирования (multi-GPU)

• Владение контейнеризацией Docker

• Высокие технические стандарты

Что мы предлагаем:

• Интересные задачи и масштаб: уникальная возможность поработать в RnD отделе, результаты исследований которого могут преобразить финтех-индустрию

• Рост и развитие: привилегия использовать часть рабочего времени для самостоятельного исследовательского проекта

• Техническая свобода: участие в выборе инструментов и формировании решений

• Гибкий формат работы: Удаленная работа по миру. Также есть офис в самом центре Москвы, в офисе по ул. Мясницкая, 16

• Возможность поработать в атмосфере небольшой уютной компании, где все решается быстро, в дружеской обстановке и без бюрократии

• Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РФ в аккредитованную IT-компанию

• ДМС и страхование от несчастных случаев с первой рабочей недели, оплату больничных за первые 10 дней до 100% от оклада

• Современная техника для работы (Macbook, мониторы, и все что вам нужно для комфортной работы

• Ежегодные корпоративы с компенсацией дороги и проживания

Если хотите участвовать в становлении исследовательского центра RnD для нужд финтех-индустрии, быть готовым внедрять решения в реальные B2B-решения и влиять на их качество, будем рады познакомиться! 🚀