ML-инженер

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.

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.

Задачи

• 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.

Ожидания

• Требуемый опыт работы: 3–6 лет.
• 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.

Условия

• Колмогоров (10 x 8 x V100) под эксперименты.
• Оплата участия в топ AI конференциях 2-3 раза в год.
• Работа в офисе. График работы — гибридный.
• Платформа обучения и развития Тинькофф Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии.
• Забота о здоровье. Оформляем полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Льготное страхование вашим близким.
• Компенсация такси и 50% затрат на спорт от стоимости абонемента.
• Компенсация обедов. А если захотите перекусить, есть кухня с чаем, кофе и фруктами.
• Достойная зарплата — обсудим ее на собеседовании.
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании.