ML инженер

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Innowise нанимает AI/ML-инженера для создания решений на базе LLM для банков и финтеха, включая автоматизацию комплаенса, обнаружение мошенничества и интеллектуальную обработку документов в регулируемых средах.

• Общаться с клиентами из финансовых услуг для понимания их бизнес-потребностей, регуляторных требований и вызовов по внедрению AI/ML в банковской сфере, комплаенсе и управлении рисками.
• Работать с кросс-функциональными командами, включая офицеров комплаенса, аналитиков рисков, инженеров и бизнес-стейкхолдеров, для согласования целей проектов с регуляторными и бизнес-требованиями.
• Проектировать и внедрять AI/ML-решения для финансовых кейсов, включая противодействие отмыванию денег, обнаружение мошенничества, оценку рисков клиентов, мониторинг транзакций и интеллектуальную обработку документов.
• Разрабатывать и развертывать агентные чатботы и разговорный AI для клиентского сервиса, внутренних операций и комплаенс-процессов в банковской среде.
• Строить решения на базе больших языковых моделей, RAG и AI-агентов, адаптированных под требования финансовых услуг, с соблюдением стандартов приватности данных и безопасности.
• Интегрировать AI/ML-решения в существующую банковскую инфраструктуру, основные банковские системы и пайплайны регуляторной отчётности.
• Следить за передовыми техниками AI/ML и учитывать финансовые регуляции и лучшие практики отрасли.

• Уверенно владеете Python.
• 3–4+ года коммерческого опыта разработки AI/ML-проектов в финансовых услугах, банкинге, финтехе или связанных регулируемых отраслях с экспертизой в решении бизнес-задач по комплаенсу, управлению рисками или предотвращению мошенничества.
• Глубокие знания и опыт работы с фреймворками AI (LangChain, LangGraph, MCP, Semantic Kernel) и векторными базами данных (ChromaDB, PGVector, Pinecone, Qdrant или аналогами).
• Опыт разработки решений на базе больших языковых моделей, RAG, создания интеллектуальных агентов, продвинутых техник промптинга и других современных подходов AI именно в банковском или финансовом контексте.
• Опыт с системами AML, моделями обнаружения мошенничества, оценки кредитных рисков, мониторинга транзакций или аналогичными кейсами финансового комплаенса и рисков.
• Понимание AI-оценки рисков клиентов, автоматизации KYC/KYB, регуляторной отчётности и AI-приложений для комплаенса.
• Опыт AI-OCR для обработки финансовых документов вроде счетов, выписок, удостоверений, контрактов и регуляторных форм.
• Опыт создания агентных чатботов и разговорного AI для банковского клиентского сервиса, внутренних запросов комплаенса или операционных процессов.
• Опыт развертывания и управления LLM и VLMs в локальных и облачных средах, особенно Azure.
• Знакомство с сервисами и фреймворками Azure AI.
• Понимание и опыт параметр-эффективной тонкой настройки моделей (PEFT).
• Знакомство с структурами финансовых данных, банковскими API и интеграцией с основными банковскими системами.
• Навыки сотрудничества с продуктовыми менеджерами, командами комплаенса, аналитиками рисков и бизнес-лидерами в регулируемых средах.
• Будет плюсом высшее образование в компьютерных науках, data science, математике, статистике, финансах или смежных областях, знание платформ больших данных (Databricks, Spark) и облачных сервисов (AWS, Azure, Google Cloud) с опытом безопасных деплоев для финансовых учреждений, глубокое понимание архитектуры трансформеров, full-stack разработка для end-to-end AI-финприложений, построение MLOps-процессов (автоматизация lifecycle моделей, MLflow, DVC, Kubeflow, Airflow, A/B-тесты), понимание объяснимости моделей (SHAP, LIME) и справедливости AI, сертификаты по ML/data science/облакам, опыт с финансовыми регуляциями (GDPR, AML, PSD2, Basel), DevOps-практики (CI/CD, Docker, Kubernetes, Linux), работа с Git в регулируемых средах.

• Возможность работать из офиса клиента в Катаре (по желанию).