ML-инженер

Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Тинькофф, внедряем машинное обучение в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Сейчас мы в поисках ML-инженеров, которые привнесут экспертизу и свой вклад в развитие Центра технологий искусственного интеллекта. Наши технологии Диалоговые системы. Обучаем финансового ассистента поддерживать разговор и отвечать на запросы пользователей в чате с поддержкой Компьютерное зрение. Делаем безопасную авторизацию по лицу, оживляем фотографии для реалистичной анимации, распознаем документы и многое другое Рекомендательные системы. Учимся предугадывать желания пользователей, чтобы предлагать им именно то, что нужно Речевые технологии. Автоматизируем голосовое общение между бизнесом и клиентами ML-антифрод. С помощью алгоритмов оберегаем пользователей от мошенников, оперативно замечая подозрительные действия в личном кабинете Предиктивные технологии. Прогнозируем будущее клиентов, чтобы помогать им контролировать финансы. Почему Тинькофф? Делаем жизнь миллионов людей лучше — ассистент Олег, социальная сеть Пульс, персонализированная lifestyle экосистема, предиктивные интерфейсы для finance management Даем возможность как закинуть наработки в прод на миллионы пользователей, так и делать исследования в своей области Развиваем и делимся опытом по всем областям ML: CV, NLP, RecSys, Speech и Time Series. Проводим внутреннием семинары, обсуждаем последние новости AI Есть выстроенные процессы и инфраструктура Тинькофф, но с отсутствием бюрократии больших организаций Фокус внутри компании на разработке в области искусственного интеллекта Есть лаборатория на Физтехе, с которой можно и нужно делать коллаборации Мало легаси и большой impact каждого разработчика Обязанности Изучение научных статей, генерирование гипотез, постановка экспериментов на их основе и донесение результатов до команды Улучшение качества моделей в различных сценариях Ускорение работы моделей с применением современных методов оптимизации и архитектур Написание воспроизводимого кода, оформление экспериментов в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом Требования Опыт разработки моделей машинного обучения с использованием современных DL фреймворков (Tensorflow, Pytorch, Keras, etc) и применения их в продакшене Глубокое понимание принципов работы современных алгоритмов машинного обучения Высокий уровень знания Python Умение декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты Хорошая теоретическая подготовка в областях математики, алгоритмов и структур данных, прикладной статистики Умение самостоятельно изучать научные статьи на английском языке и желание ставить эксперименты на их основе Практические знания Linux, Git, Bash, Docker Мы предлагаем Колмогоров (10 x 8 x V100) под эксперименты Оплату участия в топ AI конференциях 2-3 раза в год Работу в офисе. График работы — гибридный Платформу обучения и развития Тинькофф Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким Частичную компенсацию затрат на спорт Компенсацию обедов. А если захотите перекусить, есть кухня с чаем, кофе и фруктами Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании