AI ML engineer in fintech

В конце 2025 года запущено новое направление - ФинТех AI RnD. Оно 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, покупки и т.п.). Наша цель - создать исследовательский центр экспертизы в AI/ML для выведения финтех-направления на передовые позиции в России и за рубежом.

• Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы
• Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду
• Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки, фреймворки для финансовых задач
• Оптимизировать скорость, качество, эффективность обучения на CPU/GPU
• Участвовать в конечной процедуре развертывания прототипа в реальный продукт, и последующей поддержке
• Анализировать данные, в особенности в части временных рядов
• Обучать и до-обучать оптимальные трансформерные и рекуррентные архитектуры на временных рядах
• Понимать разницу между условиями применения RNN и Transformers
• Использовать лучшие принципы пайплайнов данных и ML-жизненного цикла (MLOps, мониторинг моделей)
• Взаимодействовать с командами AI разработки, так и с продуктовой и бизнес-командой для поиска лучших решений
• Делиться экспертизой с коллегами, помогать формировать культуру ML экспериментов внутри команды

• Законченный специалитет/магистратура 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
• Понимание архитектурных особенностей моделей - бустингов, трансформеров, рекуррентных, авторегрессионных архитектур для последовательных, табличных, текстовых и мультимодальных финансовых данных
• Знание подходов энкодера, декодера, и их совместного использования
• Умение делать пред-/пост-обучение, а также обучение в контексте
• Опыт работы с большими и неоднородными данными, в т.ч. проведение изначального исследования данных
• Умение подготовить и развернуть модель в тестовом окружении
• Опыт работы с feature stores
• Знание contrastive и representation подходов
• Опыт командной работы
• Опыт удаленной работы
• Python как основной язык разработки.
• Опыт работы с ML-фреймворками ( PyTorch / JAX / TensorFlow )
• Опыт распределенного обучения и тестирования (multi-GPU)
• ClickHouse / GreenPlum СУБД
• Опыт использования формата Spark Parquet
• Работа с TensorRT (оптимизация) / Triton (serving)
• Владение контейнеризацией Docker, а также опыт работы с оркестрацией Kubernetes
• Опыт в MLFlow
• Высокие технические стандарты
• Будет плюсом: Желательно - научные публикации в любой из топовых конференций ( CVPR, ICLR, ICML, NeurIPS, ICCV, AAAI, IJCAI, ICAIF и т.п.); Опыт или знания финтех области (желательно): моделирование рисков, детекция фрода, оценка кредитоспособности, предсказание трат, и т.п

• 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 или офис в самом центре Москвы (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