ml инженер для антифрода

Команда Graph DS разрабатывает решения для анализа связанных данных. В работе находятся фреймворки для рассуждений LLM-агентов и генерации онтологий на основе графов знаний, а также применение графовых нейронных сетей в задачах антифрода.

• Интегрировать LLM и граф знаний;
• Реализовывать семантический поиск в графе знаний;
• Проектировать компоненты фреймворка;
• Участвовать в обсуждении улучшения архитектуры и компонентов фреймворка;
• Извлекать концепты и отношения из текста;
• Автоматически расширять онтологию;
• Валидировать онтологию и устранять противоречия;
• Решать задачи графового разбиения и выборки для оптимизации объёма используемой алгоритмом памяти;
• Изучать последние исследования по теме антифрода;
• Применять разные алгоритмы для генерации правдоподобных синтетических графов транзакций для обучения и валидации.

• Владеть теорией графов;
• Знать графовые нейронные сети;
• Знать геометрическое глубокое обучение;
• Знать графы знаний, RDF/RDFX и OWL;
• Владеть математической статистикой;
• Владеть NumPy, Python и Bash;
• Иметь навыки работы с Graph Neural Networks, Geometric Deep Learning, Knowledge Graphs, Data Science, Deep Learning, Git, Machine learning, Python data stack и PyTorch;
• Быть студентом очной формы обучения;
• Учиться в российском вузе;
• Учиться на 3–6 курсе бакалавриата или специалитета либо на 1–2 курсе магистратуры;
• Проживать в Москве или одном из указанных городов Московской области;
• Английский от upper-intermediate.

• Оплачиваемая стажировка;
• Длительность стажировки — 3 месяца;
• График работы — 40 часов;
• Комфортный современный офис.