Компания "Тинькофф"
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 Т - 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
- Компенсацию такси и 50% затрат на спорт от стоимости абонемента
- 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